uno y único: – redes neuronales convolucionales ”. actualmente están siendo utilizados por todas las grandes compañías tecnológicas como Google, Baidu y otras compañías de primera línea para la competencia de redes de imágenes, pero ahora su uso ha sido en varios campos, desde datos de transmisión de imágenes / video en tiempo real hasta clasificación de texto (sin saberlo) los metadatos iniciales, como en el aprendizaje supervisado, leen (Implementando una CNN para la clasificación de texto en TensorFlow). Incluso hay un documento de ieee que indica la importancia de este método: -Reconocimiento de objetos de video en tiempo real usando una red neuronal convolucional
En el resumen de este artículo, se menciona que: – CNN capacitado en FPGA (o GPU) puede clasificar alrededor de 1,70,000 objetos / eventos de un video normal (que es más que suficiente que la ventana de clasificación).
buena suerte
- ¿Cuáles son los componentes básicos del reconocimiento de voz desde el punto de vista DSP?
- Quiero comenzar en PNL. ¿Vale la pena?
- ¿Qué proyectos principales puedo hacer en R después de aprender minería de datos, análisis de sentimientos de limpieza, regresión y técnicas de agrupamiento?
- ¿LinkedIn utiliza Deep Learning?
- ¿Qué tecnología tiene un futuro mejor, el aprendizaje automático o Node.js?
