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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
文章：4761個(gè) 瀏覽：124691次 帖子：174個(gè)
DNN解決ImageNet時(shí)的策略似乎比我們想象的要簡(jiǎn)單得多
這就避免了對(duì)圖像的顯式分區(qū)，并且盡可能接近標(biāo)準(zhǔn)CNN，同時(shí)仍然實(shí)現(xiàn)概述的策略，我們稱(chēng)之為模型結(jié)構(gòu)BagNet-q：其中q代表最頂層的感受域大?。ㄎ覀儨y(cè)試...
2019-02-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)深度學(xué)習(xí) 2.5k 0
深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，深度學(xué)習(xí)為何work又為何不work？
深度學(xué)習(xí)的泛化能力為什么那么好？大家知道深度學(xué)習(xí)理論的第一個(gè)謎團(tuán)就是一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)輒百萬(wàn)參數(shù)， 而能夠泛化的如此之好, 這是非常不符合貝卡母剃刀原理的（...
2019-02-15 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)cnn 6.7k 0
自然語(yǔ)言處理技術(shù)基于文本型電子病歷(EMR)做臨床智能診斷的研究成果！
我們通過(guò)閱讀訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的句子，并選擇臨床相關(guān)單詞以用于查詢(xún)-答案模型構(gòu)建來(lái)生成詞典。詞典的關(guān)鍵詞由我們的醫(yī)生策劃，并使用中文醫(yī)學(xué)詞典生成。接下來(lái)，根據(jù)醫(yī)...
2019-02-14 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 1.5萬(wàn) 0
7種架構(gòu)范例的深度學(xué)習(xí)，每個(gè)范例都提供了TensorFlow教程
在下面的部分中，我將簡(jiǎn)要描述這 7 種架構(gòu)范例，并提供每個(gè)范例的演示性TensorFlow 教程的鏈接。請(qǐng)參閱最后的 “基礎(chǔ)拓展” 部分，該部分討論了深...
2019-02-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)tensorflow 4.5k 0
DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實(shí)際上是演化算法？
在A(yíng)lphaStar中，用于訓(xùn)練智能體的基于人口的訓(xùn)練策略（PBT）是使用拉馬克進(jìn)化（LE）的模因算法：在內(nèi)環(huán)中，使用反向傳播連續(xù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而在外環(huán)...
2019-02-13 標(biāo)簽：智能體深度學(xué)習(xí)DeepMind 6.7k 0
ICLR-17最佳論文《理解深度學(xué)習(xí)需要重新思考泛化》
本文提供了進(jìn)一步的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，并進(jìn)行了可能更細(xì)致的分析。尤其是，我們憑經(jīng)驗(yàn)表明，深層網(wǎng)絡(luò)中的層在表示預(yù)測(cè)函數(shù)時(shí)所起的作用并不均等。某些層對(duì)于產(chǎn)生良好的預(yù)測(cè)...
2019-02-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)深度學(xué)習(xí) 3.4k 0
教你用PyTorch快速準(zhǔn)確地建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
動(dòng)態(tài)計(jì)算圖：PyTorch被稱(chēng)為“由運(yùn)行定義的”框架，這意味著計(jì)算圖結(jié)構(gòu)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu))是在運(yùn)行時(shí)生成的。該屬性的主要優(yōu)點(diǎn)是：它提供了一個(gè)靈活的編程...
2019-02-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)pytorch 3.9k 0
如何將CycleGAN用于風(fēng)格遷移并探索其在游戲圖形模型中的應(yīng)用
該網(wǎng)絡(luò)能夠理解原始域圖像中的對(duì)象，并對(duì)目標(biāo)域圖像中相同對(duì)象的外觀(guān)做相應(yīng)的變換。該網(wǎng)絡(luò)的算法實(shí)現(xiàn)經(jīng)訓(xùn)練后，可以將馬轉(zhuǎn)化為斑馬，將蘋(píng)果轉(zhuǎn)化為橙子，將照片轉(zhuǎn)化...
2019-02-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 9.2k 0
深度學(xué)習(xí)框架不能“包治百病”什么樣的深度學(xué)習(xí)框架才是適合自己的呢？
PaddlePaddle：百度出品，跟 TF 類(lèi)似，PaddlePaddle 也是在百度內(nèi)部實(shí)際應(yīng)用的工業(yè)框架。值得一提的是，PaddlePaddle ...
2019-02-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)pytorch 5.2k 0
FPGA的深度學(xué)習(xí)加速器有怎樣的挑戰(zhàn)和機(jī)遇
FPGA 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器如今越來(lái)越受到 AI 社區(qū)的關(guān)注，本文對(duì)基于 FPGA 的深度學(xué)習(xí)加速器存在的機(jī)遇與挑戰(zhàn)進(jìn)行了概述。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種領(lǐng)域...
解決一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，首先第一步是要把問(wèn)題分解成幾個(gè)簡(jiǎn)單子任務(wù)。然后，針對(duì)每個(gè)子任務(wù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中不同的方法來(lái)分別解決每個(gè)問(wèn)題。最后把這些子任務(wù)貫穿起來(lái)...
2019-01-29 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)python深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0
好啦，看似問(wèn)題都解決了，目標(biāo)成功達(dá)成。剩下的我們就只需要重復(fù)的進(jìn)行等長(zhǎng)卷積+等長(zhǎng)卷積+使用一個(gè)size=3和stride=2進(jìn)行maxpooling進(jìn)行...
2019-01-28 標(biāo)簽：濾波器卷積深度學(xué)習(xí) 9.2k 0
深度學(xué)習(xí)的多種局限，深度學(xué)習(xí)不是實(shí)現(xiàn)類(lèi)人智能的途徑
然后是不透明問(wèn)題。一旦深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)被訓(xùn)練完，它是如何做出決定的就不總是那么清楚了。MIT- IBM 沃森人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人、計(jì)算神經(jīng)學(xué)家David C...
2019-01-28 標(biāo)簽：人工智能自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 5k 0
基于A(yíng)RM在cpu上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速
為了評(píng)估上述每個(gè)測(cè)試配置的性能，我制定的測(cè)試方案如下：使用相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也就是一個(gè)有 3 個(gè)卷積層和2個(gè)全連接層且在頂層帶有Softmax的小型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-01-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 3k 0
從概念和特點(diǎn)上闡述機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
對(duì)于很多初入學(xué)習(xí)人工智能的學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別還不是很了解，有可能你每天都能聽(tīng)到這個(gè)概念，也經(jīng)常提這個(gè)概念，但是你真的...
2019-01-24 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 9.3k 0
深度學(xué)習(xí)助力罕見(jiàn)病藥物研發(fā)，讓技術(shù)進(jìn)步同樣造福少數(shù)群體
當(dāng)細(xì)胞病了以后，它的結(jié)構(gòu)看起來(lái)會(huì)和健康的細(xì)胞不一樣。所以一種檢測(cè)候選藥物是否有效的方法是將化合物加入到生病的細(xì)胞中，如果細(xì)胞的結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，更加接近健康...
2019-01-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化深度學(xué)習(xí) 3.4k 0
目標(biāo)檢測(cè)在算力限制場(chǎng)景下的特點(diǎn)
在這里，我們借用一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)中非常常用的概念，就是邊際效用遞減曲線(xiàn)來(lái)描述這條論文中常出現(xiàn)的曲線(xiàn)。舉一個(gè)大家都熟悉的陳佩斯被朱時(shí)茂忽悠吃面的例子，當(dāng)陳佩斯吃...
2019-01-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入式設(shè)備深度學(xué)習(xí) 3.4k 0
深度學(xué)習(xí)進(jìn)軍太空領(lǐng)域——衛(wèi)星實(shí)時(shí)圖像識(shí)別
實(shí)時(shí)圖像識(shí)別的軌道測(cè)試。通過(guò)使用兩個(gè)緊湊型可見(jiàn)光攝像機(jī)對(duì)地表進(jìn)行拍攝，通過(guò)處理估計(jì)出三軸位姿。具體來(lái)講，將拍攝到的圖像送入專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)的高速、輕量級(jí)圖像識(shí)別...
2019-01-23 標(biāo)簽：傳感器圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí) 6.1k 0
阿里媽媽技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì)Euler的詳細(xì)解讀
AI 科技評(píng)論消息，繼去年 11 月開(kāi)源面向高維稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景的深度優(yōu)化工具 X-Deep Learning（截至發(fā)稿，GitHub Star 數(shù)已達(dá)到 ...
2019-01-22 標(biāo)簽：開(kāi)源深度學(xué)習(xí) 9.1k 0
計(jì)算機(jī)視覺(jué)有哪些作用和市場(chǎng)規(guī)模及發(fā)展趨勢(shì)說(shuō)明
隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)已成為人工智能領(lǐng)域最重要的技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)被視為人工智能的重要分支，它就等同于人工智能的大門(mén)，在人工智能中視覺(jué)信息比聽(tīng)...
2019-02-03 標(biāo)簽：人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 6.1k 0
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