机器学习-卷积神经网络简介(2)
在这里，我们解释了级联几个小卷积的作用，在下面的图中，我们有2个3x3卷积层。 如果从右侧的第二层开始，则第二层上的一个神经元具有3x3的接收场，并且第一层上的每个神经元都会在输入上创建5x5的接收场。
Qualcomm 机器学习 卷积神经网络时间：2020-08-05 10:20:53
机器学习-卷积神经网络简介(1)
CNN由对输入进行过滤（卷积）以获得有用信息的层组成。 这些卷积层具有可以学习的参数（内核），因此可以自动调整这些过滤器以提取针对手头任务的最有用信息，而无需选择特征。 CNN最好与图像一起使用。 普通神经网络不适用于图像分类问题。
Qualcomm 机器学习 卷积神经网络时间：2020-08-03 09:59:38
机器学习-RNN机器翻译
RNN的经典的用例之一就是将文本从一种语言翻译成另一种语言。 过去，这是使用手工制作的功能以及许多复杂的条件来完成的，这些条件花费很长时间才能创建并且理解起来很复杂。
Qualcomm 机器学习 RNN时间：2020-07-27 11:43:59
高通Hexagon DSP简介
Hexagon SDK是一个软件开发套件，使嵌入式开发人员能够访问Hexagon DSP上的嵌入式计算资源。使用Hexagon SDK，在本地编程环境中具有专业知识的前沿开发人员可以利用世界一流的、基于硬件的多媒体功能，从而在更少的时间内提供优质的交互式用户体验。
Qualcomm 机器学习 Hexagon时间：2020-07-23 10:46:24
机器学习-递归神经网络(2)
在文中，我们介绍了如何为RNN添加“深度”，以及如何展开RNN以处理时间。观察到RNN的输出被馈送到更深的层，而状态则被馈送到处理过去的状态。
Qualcomm 机器学习时间：2020-07-22 10:25:00
机器学习-递归神经网络(1)
在以前的前向神经网络上，我们的输出是当前输入和一组权重之间的函数。 在递归神经网络（RNN）上，先前的网络状态也会影响输出，因此递归神经网络也具有“时间概念”。
Qualcomm 机器学习时间：2020-07-20 11:27:42
卷积神经网络-可变形卷积
如何有效地对几何图形的变化进行建模一直是一个挑战，大体上有两种处理方法：（1）构建一个包含各种变化的数据集，其本质是数据扩增（2）使用具有形变不变性的特征和算法（如SIFT）。
Qualcomm 卷积神经网络时间：2020-07-10 14:06:53
卷积神经网络-空洞卷积
空洞卷积（atrous convolutions）又名扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。
Qualcomm 卷积网络时间：2020-07-07 10:17:01
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6月19日
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