Скачать книги бесплатно

Сегодня:
Оргазм за 3 минуты - Полная версия (Видеокурс)
"Оргазм за 3 минуты - Полная версия" - Видео-уроки с техниками + лайфхаки и фишки для получения оргазма. Секс сценарии, при которых ты 100% испытаешь ...
Как делать куннилингус по-чемпионски! / How to Eat Pussy Like a Champ! (с русским переводом) (Видеокурс)
4 эксперта покажут всё, что нужно, чтобы стать чемпионом по кунилингусу. 4 experts will show you everything you need to become a cunnilingus ...
Карта сайта Контакты Главная
Upgrade to Turbo Upgrade to Turbo
Скрыть рекламный блок

Интересное

Upgrade to Turbo

Календарь

«    Ноябрь 2024    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930 

Интересное

Upgrade to Turbo

Наши партнеры

Архив новостей

Ноябрь 2024 (129)
Октябрь 2024 (167)
Сентябрь 2024 (146)
Август 2024 (154)
Июль 2024 (117)
Июнь 2024 (163)

Реклама

Реклама

Авторизация

Подписка на Новости:

Введите Ваш EMAIL:

Реклама

Реклама

Это интересно

Upgrade to Turbo
Реклама

Опрос

Как грузиться наш сайт?


Интересное

Upgrade to Turbo

Реклама

Реклама

Реклама

Реклама

Счетчик

Flag Counter
Скачать книги » Облако тегов » глубокое обучение
АвторАвтор: admin | ДатаДата: 9-01-2023, 07:54

"Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение" - Эта книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Показано, как искусственный интеллект обнаруживает признаки и объекты, на каких данных он обучается, на чем основано распознавание лиц и действий, отслеживание аномалий. Особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами из реальной практики. Книга адресована исследователям и практикам в области передовых методов компьютерного зрения, а также тем, кто изучает эту технологию самостоятельно или в рамках вузовского курса.

Миновало почти десятилетие с тех пор, как произошел прорыв в разработке и применении глубоких нейронных сетей (deep neural network, DNN), и их последующий прогресс можно почти без преувеличения назвать выдающимся. Правда, этому прогрессу значительно способствовало появление специального оборудования в виде мощных графических процессоров; кроме того, возникло понимание, что сверточные нейронные сети (convolutional neural network, CNN) составляют важнейшую архитектурную основу, в которую можно встроить такие функции, как ReLU, упаковку, полностью связанные слои, распаковку и обратную свертку. По сути, все эти подходы помогли вдохнуть реальную жизнь в глубокие нейросети и резко расширить возможности их использования, поэтому первоначальный почти экспоненциальный рост их использования сохранился на весь последующий период. Мало того, что мощь нейросетевых технологий была впечатляющей, их применение значительно расширилось: от первоначального акцента на быстрое определение местоположения объекта и сегментацию изображения – и даже семантическую сегментацию – до применений, относящихся к видео, а не просто к анализу статичного изображения.

В этой книге мы стремимся не только представить передовые методики и подходы в области компьютерного зрения, но и разъяснить основополагающие принципы; мы взяли на себя роль преподавателей и, прежде чем представить читателю самые последние достижения, хотим сформировать у него понимание общей картины. Поэтому глава 1 посвящена основам компью терного зрения. Она начинается с детального анализа ранних подходов к компьютерному зрению, включая обнаружение признаков, обнаружение объектов, трехмерное зрение и появление DNN; далее мы переходим к визуальному слежению за объектами, которое рассматривается как пример прикладной области, где решающую роль могут играть DNN. Эта глава самая длинная в книге, потому что мы должны пройти путь с нуля до современных достижений; кроме того, она готовит почву для понимания ключевых идей и методов, описанных выдающимися экспертами в остальных главах. Как будет показано в главе 1, обнаружение объектов – одна из самых сложных задач компьютерного зрения.
Upgrade to Turbo