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深度学习

Facebook何恺明等大神最新论文提出非局部神经网络
Facebook何恺明等大神最新论文提出非局部神经网络
Facebook何恺明和RGB两位大神最近提出非局部操作non-local operations为解决视频处理中时空域的长距离依赖打开了新的方向。文章采用图像去噪中常用的非局部平均的思想处理局部特征与全图特征点的关系。这种非局部操 ...
深度学习中的「卷积层」如何深入理解?
深度学习中的「卷积层」如何深入理解?
近来,深度学习的火爆程度显而易见,而在深度学习领域,卷积网络则是引起这许多令人惊叹的结果的主要原因。自从2012年AlexNet公开亮相之后,现如今,我们很难列举一个根本不使用卷积架构,具有突破性的计算机视觉架 ...
一个GAN生成ImageNet全部1000类物体
一个GAN生成ImageNet全部1000类物体
Goodfellow表示,虽然GAN十分擅长于生成逼真的图像,但仅仅限于单一类型,比如一种专门生成人脸的GAN,或者一种专门生成建筑物的GAN,要用一个GAN生成ImageNet全部1000种类的图像是不可能的。但是,这篇ICLR论文做到 ...
深度学习入行门槛太低,不开心!
深度学习入行门槛太低,不开心!
进入门槛太低正在毁掉深度学习的名声!这么一篇标题“忧心忡忡”的讨论帖,毫无意外的在reddit上炸了。为什么发起这么一个讨论?先看看原po主是怎么说的。很长一段时间以来,我注意到很多自称深度学习专家、大咖的人 ...
徒手实现CNN:综述论文详解卷积网络的数学本质
徒手实现CNN:综述论文详解卷积网络的数学本质
卷积神经网络(CNN)或称为 ConvNet 广泛应用于许多视觉图像和语音识别等任务。在 2012 ImageNet 挑战赛 krizhevsky 等人首次应用深度卷积网络后,深度卷积神经网络的架构设计已经吸引了许多研究者做出贡献。这也对 ...
Keras Image Data Augmentation 各参数详解
Keras Image Data Augmentation 各参数详解
图像深度学习任务中,面对小数据集,我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集,而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数 ...
从硬件配置到框架选择,请以这种姿势入坑深度学习
从硬件配置到框架选择,请以这种姿势入坑深度学习
深度学习初学者经常会问到这些问题:开发深度学习系统,我们需要什么样的计算机?为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU?对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的?如何将深度学习应用到生产环境中去?所有这些问题都可 ...
继华为、英特尔等厂商之后,亚马逊 MXNet 加入 ONNX 开放生态
继华为、英特尔等厂商之后,亚马逊 MXNet 加入 ONNX 开放生态
日前,Facebook AI 基础平台部(AI Infra and Platform)副总 Bill Jia 在 Facebook Research Blog 发文宣布,亚马逊将加入 ONNX 开放生态,MXNet 将对 ONNX 提供支持。他表示,ONNX 开放生态于2017年9月启动,旨在 ...
今天被TensorFlowLite刷屏了吧,偏要再发一遍
今天被TensorFlowLite刷屏了吧,偏要再发一遍
谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览!该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的,据Google网站描述,对移动和嵌入式设备来说,TensorFlow是一种轻量级的解决方案,支持多平台运行,从机架式服务器到微小 ...
论文自动转代码!IBM印度大三实习生搞了个神奇研究
论文自动转代码!IBM印度大三实习生搞了个神奇研究
深度学习的论文越来越多了~多到什么程度?Google scholar的数据显示,2016年以来,人工智能领域新增的论文已经超过3.5万篇。arXiv上,AI相关的论文每天都不下百篇。刚刚结束不久的计算机视觉会议ICCV上,发表了621篇 ...
深度学习蚕食软件,十年内大部分软件工作不再涉及编程
深度学习蚕食软件,十年内大部分软件工作不再涉及编程
周末,特斯拉AI负责人Andrej Karpathy发文论述“软件2.0”的概念,他说,神经网络给编程工作带来了根本性的变革。今天,跟他聊过这一概念的谷歌工程师Pete Warden也在自己的博客上发了一篇文章,题为“Deep Learning ...
谷歌的新CNN特征可视化方法,构造出一个华丽繁复的新世界
谷歌的新CNN特征可视化方法,构造出一个华丽繁复的新世界
深度神经网络解释性不好的问题一直是所有研究人员和商业应用方案上方悬着的一团乌云,现代CNN网络固然有强大的特征抽取能力,但没有完善的理论可以描述这个抽取过程的本质,人类也很难理解网络学到的表征。当然了, ...
举个卡戴珊的例子,讲讲Hinton的Capsule是怎么回事
举个卡戴珊的例子,讲讲Hinton的Capsule是怎么回事
Capsule Networks,或者说CapsNet,这个名字你应该已经听过好几次了。这是“深度学习之父”的Geoffrey Hinton近几年一直在探索的领域,被视为突破性的新概念。最近,关于Capsule的论文终于公布了。一篇即将发表于NIP ...
自创数据集,使用TensorFlow预测股票入门
自创数据集,使用TensorFlow预测股票入门
大多数神经网络架构都需要标准化数据,因为 tanh 和 sigmoid 等大多数神经元的激活函数都定义在 或 区间内。目前线性修正单元 ReLU 激活函数是最常用的,但它的值域有下界无上界。不过无论如何我们都应该重新缩放 ...
CapsNet日益火爆!Hinton大神横扫AI界的「胶囊网络」如何理解?
CapsNet日益火爆!Hinton大神横扫AI界的「胶囊网络」如何理解?
Geoff Hinton等人最近关于胶囊网络(Capsule networks)的论文在机器学习领域造成相当震撼的影响。它提出了理论上能更好地替代卷积神经网络的方案,是当前计算机视觉领域的最新技术。首先,我想谈谈神经网络那些令人 ...

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