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  • 深度學習助力實現智能行為分析和事件識別

    深度學習助力實現智能行為分析和事件識別

    摘要:行為識別包含兩個研究方向個體行為識別與群體行為事件識別。同時,隨著行人智能分析與群體事件感知的需求與日俱增,一系列行為分析與事件識別算法在深度學習技術的推動下應運而生。 行為識別是指通過分析視頻、深度傳感器等數據,利用特定的算法,對行...

    未東興未東興 評論0 收藏0
  • DeepMind提出Auto-encoding GAN的變分方法

    DeepMind提出Auto-encoding GAN的變分方法

    摘要:例如,即插即用生成網絡通過優化結合了自動編碼器損失,損失,和通過與訓練的分類器定于的分類損失的目標函數,得到了較高水平的樣本。該論文中,作者提出了結合的原則性方法。 在機器學習研究領域,生成式對抗網絡(GAN)在學習生成模型方面占據著統治...

    atinosunatinosun 評論0 收藏0
  • 吳恩達新成果:機器學習模型能比醫生更精確診斷心律失常

    吳恩達新成果:機器學習模型能比醫生更精確診斷心律失常

    摘要:由吳恩達領導的斯坦福大學機器學習小組,研發出一種新的深度學習算法,可以診斷種類型的心律失常。吳恩達表示,機器學習模型可以比專家更較精確的診斷心律失常。這項研究可能是機器學習徹底改變醫療行業的標志之一。 由吳恩達領導的斯坦福大學機器學習...

    rollbackrollback 評論0 收藏0
  • 語義分割中的深度學習方法全解:從FCN、SegNet到DeepLab

    語義分割中的深度學習方法全解:從FCN、SegNet到DeepLab

    摘要:目前用于語義分割研究的兩個最重要數據集是和。發展中的方法效果。論文于年月日提交到主要貢獻將端到端的卷積網絡推廣到語義分割中重新將預訓練好的網絡用于分割問題中使用反卷積層進行上采樣提出了跳躍連接來改善上采樣的粗糙程度。 語義分割是什么?...

    zhangke3016zhangke3016 評論0 收藏0
  • 谷歌用3億張圖做了個深度學習實驗,結論:數據還是越大越好

    谷歌用3億張圖做了個深度學習實驗,結論:數據還是越大越好

    摘要:然而,可用數據集的規模卻沒有成比例地擴大。這還說明無監督表征學習,以及半監督表征學習方法有良好的前景。例如,對于對象探測得分,單個模型目前可以實現,高于此前的。此外,構建包含圖片的數據集并不是最終目標。 都說深度學習的興起和大數據息息...

    twohappytwohappy 評論0 收藏0
  • CVPR清華大學研究,高效視覺目標檢測框架RON

    CVPR清華大學研究,高效視覺目標檢測框架RON

    摘要:一項由清華大學計算機系智能技術與系統國家重點實驗室清華國家信息實驗室清華大學計算機科學與技術系英特爾中國研究院清華大學電子工程系的研究人員共同參與的關于高效視覺目標檢測的研究已經被接收。 一項由清華大學計算機系智能技術與系統國家重點實...

    chaosx110chaosx110 評論0 收藏0
  • 從貝葉斯角度,看深度學習的屬性和改進方法

    從貝葉斯角度,看深度學習的屬性和改進方法

    摘要:而從貝葉斯概率視角描述深度學習會產生很多優勢,即具體從統計的解釋和屬性,從對優化和超參數調整更有效的算法,以及預測性能的解釋這幾個方面進一步闡述。貝葉斯層級模型和深度學習有很多相似的優勢。 論文地址:https://arxiv.org/abs/1706.00473深...

    elliott_huelliott_hu 評論0 收藏0
  • 回顧Deep Learning三劍客的艱難歷程,30年的不悔堅持

    回顧Deep Learning三劍客的艱難歷程,30年的不悔堅持

    摘要:人工智能的主流算法深度學習的歷史,堪稱也是深度學習三劍客和共同走過的年艱難而輝煌的不悔人生。之后使用一種稱為監督學習的方法來訓練感知器,以正確區分不同形狀。表示,多層次神經網絡的結構并不會使感知器強大到有實用價值。 人工智能的主流算法D...

    explorer_ddfexplorer_ddf 評論0 收藏0
  • 「自歸一化神經網絡」提出新型激活函數SELU

    「自歸一化神經網絡」提出新型激活函數SELU

    摘要:循環神經網絡令語音和自然語言處理達到了新階段。自歸一化神經網絡對于擾動是具有魯棒性的,它在訓練誤差上并沒有高方差見圖。構建自歸一化神經網絡我們通過調整函數的屬性以構建自歸一化神經網絡。 近日,arXiv 上公開的一篇 NIPS 投稿論文《Self-Norm...

    馬忠志馬忠志 評論0 收藏0
  • 少花錢搭建深度學習系統的硬件指南

    少花錢搭建深度學習系統的硬件指南

    摘要:本文將告訴你如何用最省錢的方式,來搭建一個高性能深度學習系統。 由于深度學習的計算相當密集,所以有人覺得必須要購買一個多核快速CPU, 也有人認為購買快速CPU可能是種浪費。?那么,這兩種觀點哪個是對的? 其實,在建立深度學習系統時,...

    anRuianRui 評論0 收藏0
  • 以更少人力創建更擅長學習的系統 ?看專家詳解生成式對抗網絡

    以更少人力創建更擅長學習的系統 ?看專家詳解生成式對抗網絡

    摘要:所謂的生成式對抗網絡是深度學習領域內最熱門的主題,有望以更少的人力創建更擅長學習的系統。警察與偽造者生成式對抗網絡減少深度學習所需要的數據生成式對抗網絡通過減少訓練深度學習算法所需的數據量來解決該問題。 如果您還未聽說過生成式對抗網絡...

    mdluomdluo 評論0 收藏0
  • 深度學習最全優化方法總結比較

    深度學習最全優化方法總結比較

    摘要:前言標題不能再中二了本文僅對一些常見的優化方法進行直觀介紹和簡單的比較,各種優化方法的詳細內容及公式只好去認真啃論文了,在此我就不贅述了。就是每一次迭代計算的梯度,然后對參數進行更新,是最常見的優化方法了。 前言(標題不能再中二了)本...

    weanwean 評論0 收藏0
  • 谷歌 GAN 生成人臉:對抗創造新藝術風格,128像素擴展到4000

    谷歌 GAN 生成人臉:對抗創造新藝術風格,128像素擴展到4000

    摘要:一段時間以來,我一直在嘗試使用生成神經網絡制作人物肖像。生成圖像的質量與低分辨率輸出實現密切相關。在第一階段,根據給定描述生成相對原始的形狀和基本的色彩,得出低分辨圖像。使用生成的圖像比現有方法更加合理逼真。 一段時間以來,我一直在嘗...

    imtianximtianx 評論0 收藏0
  • TensorFlow1.2.0版發布:14大新功能,增加Intel MKL集成

    TensorFlow1.2.0版發布:14大新功能,增加Intel MKL集成

    摘要:主要的功能和改進上支持。對象現在從屬于,在發布時的嚴格描述已經被刪除一個首次被使用,它自己緩存其范圍。在發布前,許多的的功能和類別都在命名空間中,后被移到。雖然我們會盡量保持源代碼與兼容,但不能保證。為增加了雙線性插值。 主要的功能和...

    cjiecjie 評論0 收藏0
  • Poseidon:高效的分布式深度學習通信架構

    Poseidon:高效的分布式深度學習通信架構

    摘要:我們提出了,它是一個分布式在上可實現高效通信的架構。利用深度程序中的層級模型結構而疊加通信與計算,這樣以減少突發性網絡通信。此外,使用混合的通信方案,并根據層級屬性和機器數量優化每一層同步所要求的字節數。表神經網絡的評估。 論文:Posei...

    casparcaspar 評論0 收藏0
  • Google開源模塊化多任務訓練庫T2T,最近重要論文的模型全在里面

    Google開源模塊化多任務訓練庫T2T,最近重要論文的模型全在里面

    摘要:團隊昨天發布的一個模型學會一切論文背后,有一個用來訓練模型的模塊化多任務訓練庫。模塊化的多任務訓練庫利用工具來開發,定義了一個深度學習系統中需要的多個部分數據集模型架構優化工具學習速率衰減計劃,以及超參數等等。 Google Brain團隊昨天發...

    yzzzyzzz 評論0 收藏0
  • 時下火熱的wGAN將變革深度學習?這得從源頭講起

    時下火熱的wGAN將變革深度學習?這得從源頭講起

    摘要:但是在傳統的機器學習中,特征和算法都是人工定義的。傳統的深度學習中,是由人來決定要解決什么問題,人來決定用什么目標函數做評估。 隨著柯潔與AlphaGo結束以后,大家是不是對人工智能的底層奧秘越來越有興趣?深度學習已經在圖像分類、檢測等諸多領...

    BrennerBrenner 評論0 收藏0
  • 深度學習初學者必讀:張量究竟是什么?

    深度學習初學者必讀:張量究竟是什么?

    摘要:近段時間以來,張量與新的機器學習工具如是非常熱門的話題,在那些尋求應用和學習機器學習的人看來更是如此。計算機之所以可憑極快速度求出用線性代數編寫的程序值,部分原因是線性代數具有規律性。但是,我們沒有必要把自己限制在線性代數上。 近段時...

    bintabinta 評論0 收藏0
  • 深度學習到底有沒有缺陷?這里列滿了它做不到的事情

    深度學習到底有沒有缺陷?這里列滿了它做不到的事情

    摘要:深度神經網絡還不清楚如何來檢測參議員投票數據集中的關鍵影響者。目前還不清楚如何用深度神經網絡技術來推斷不在視頻中的投球手的存在。深度神經網絡在高維特征的處理上很糟糕,這一點不像算法強健的隨機森林,它需要重度調參。 1/ 深度學習做不了什么...

    aristarkaristark 評論0 收藏0
  • 共享相關任務表征,一文讀懂深度神經網絡多任務學習

    共享相關任務表征,一文讀懂深度神經網絡多任務學習

    摘要:為了使的思想更具體化,現在我們來看一下在深度神經網絡中執行多任務學習的兩種最常用的方法。圖深度神經網絡多任務學習的參數共享共享參數大大降低了過擬合的風險。 目錄1.介紹2.動機3.兩種深度學習 MTL 方法Hard 參數共享Soft 參數共享4.為什么 MTL ...

    developerworksdeveloperworks 評論0 收藏0
  • 如何使用深度學習重建高分辨率音頻?

    如何使用深度學習重建高分辨率音頻?

    摘要:音頻超分辨率旨在重建一個以較低分辨率波形作為輸入的高分辨率音頻波形。由于受到深度學習成功應用于圖像超分辨率的啟發,我最近致力于使用深層神經網絡來完成原始音頻波形的上采樣。上采樣塊使用子像素卷積,其沿著一個維度重新排列信息以擴展其他維度...

    voidkingvoidking 評論0 收藏0
  • IBM發布新的AI解決方案,將深度學習訓練時間從數周縮短到數小時

    IBM發布新的AI解決方案,將深度學習訓練時間從數周縮短到數小時

    摘要:這種分布式版本的利用了加速服務器的虛擬化集群,這些集群采用經濟高性能的計算方法,將深度學習的訓練時間從數周縮短到數小時。 IBM今日宣布推出了一款新的 PowerAI 深度學習軟件,該軟件基于 Power Systems 而構建,可幫助數據科學家與開發人員解決所...

    GraphQueryGraphQuery 評論0 收藏0
  • 拋棄黑箱,斯坦福大學與Facebook提出程序生成式圖像推理模型

    拋棄黑箱,斯坦福大學與Facebook提出程序生成式圖像推理模型

    摘要:于是,這些黑箱模型經常在學習過程中受到數據偏差的影響,而導致圖像推理的錯誤。程序生成器是由模型實現的。從左至右,每個問題都會向程序增加一個模塊,在上圖中,增加的模塊用下劃線表示。斯坦福大學表示將在最近將其開源。 深度學習著名學者 Yann L...

    everfighteverfight 評論0 收藏0
  • 如果你還沒搞懂LSTM 網絡,那本文絕對值得一看

    如果你還沒搞懂LSTM 網絡,那本文絕對值得一看

    摘要:有能力對元胞狀態添加或者刪除信息,這種能力通過一種叫門的結構來控制。一個有個這種門,來保護和控制元胞狀態。輸出將會基于目前的元胞狀態,并且會加入一些過濾。同時也將元胞狀態和隱狀態合并,同時引入其他的一些變化。 循環神經網絡(RNN)人們的每...

    shadowbookshadowbook 評論0 收藏0
  • 科學領域中的深度學習一覽

    科學領域中的深度學習一覽

    摘要:深度學習方法是否已經強大到可以使科學分析任務產生最前沿的表現在這篇文章中我們介紹了從不同科學領域中選擇的一系列案例,來展示深度學習方法有能力促進科學發現。 深度學習在很多商業應用中取得了前所未有的成功。大約十年以前,很少有從業者可以預...

    zhou_youzhou_you 評論0 收藏0

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