人脸识别技术介绍:从子空间回归到深度学习,深入分析了以图像梯度方向和韦伯脸为代表的“浅层”特征所引发的零和差异现象,以PCANet代表的将卷积神经网络与经典的“特征图-模式图-柱状图”特征提取框架相
在这次调查中,我们回顾了深度学习带来的隐私问题,以及为解决这些问题而引入的缓解技术。我们还指出,在测试时间推断隐私方面的文献存在空白,并提出未来可能的研究方向。
深度学习作为人工智能技术的重要组成部分,被广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域。尽管深 度学习在图像分类和目标检测等方向上取得了较好性能,但研究表明,对抗攻击的存在对深度学习模型的安全应 用造成了
深度学习与计算机视觉综述 胡玉针170219模式识别 施杰 170236 检测 本报告主要讲述在计算机视觉领域深度学习如何逐渐占据主流以 及传统的识别算法的优缺点,较为详细的个绍了CNN卷积神经网 络
深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。
数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键,深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器,基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值,从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。
基于深度学习的时间序列算法综述,包含LSTM、RNN、以及其它变体与应用
很不错的最新介绍深度学习的文献,仅供大家参考,希望更多的深学爱好者上传分享,谢谢!
本篇综述的出发点一方面是希望给检测方向的入门研究人员提供一个技术概览,帮助大家快速了解目标检测技术上下文；另一方面是给工业界应用人员提供一些参考,通过本篇综述,读者可以根据实际业务场景,找到合适的目标
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