炼数成金 商业智能深度学习
订阅

深度学习

有了 TensorFlow.js,浏览器中就能进行实时人体姿势判断
有了 TensorFlow.js,浏览器中就能进行实时人体姿势判断
通过与 Google 创意实验室的合作,我很高兴地宣布 TensorFlow.js 版本的 PoseNet1,2 发布了,这是一个允许在浏览器中进行实时人体姿势判断的机器学习模型。 访问 这里 尝试一下在线演示吧。那么究竟什么是姿势判断呢 ...
Move Mirror:使用 TensorFlow.js 在浏览器中预测姿势之 AI 实验
Move Mirror:使用 TensorFlow.js 在浏览器中预测姿势之 AI 实验
在机器学习和计算机视觉领域,姿势预测或根据图像数据探测人体及其姿势的能力,堪称最令人兴奋而又最棘手的一个话题。近期,Google 公布了 PoseNet,这是一个先进的姿势预测模型,可从图像数据中提取非常精准的姿势 ...
128块Tesla V100 4小时训练40G文本,这篇论文果然很英伟达
128块Tesla V100 4小时训练40G文本,这篇论文果然很英伟达
近年来,深度学习已经成功应用到多种问题中。迁移学习在计算机视觉问题上的成功运用使得许多应用成为可能:VGG 和 ResNets 等大型 CNN 在 ImageNet 等大型图像数据集上进行预训练 然后在计算机视觉任务中作为骨干 ...
DeepMind 提出“神经算术逻辑单元”,功能强大引发热议
DeepMind 提出“神经算术逻辑单元”,功能强大引发热议
计算机问世以来,人类对于制造智能机器的兴趣便有增无减。尤其是近年来,第四次技术革命掀起巨大的风暴,机器学习和深度学习领域技术飞速发展并快速转化为产品走入人们的生活,人工智能俨然成为了全民话题。能识别人 ...
如何使用注意力模型生成图像描述?
如何使用注意力模型生成图像描述?
图像描述类任务就是给图像生成一个标题。我们的目标是用一句话来描述图片, 比如「一个冲浪者正在冲浪」。 本教程中用到了基于注意力的模型,它使我们很直观地看到当文字生成时模型会关注哪些部分。
SSD 用于实时物体检测介绍
SSD 用于实时物体检测介绍
卷积神经网络(CNN)在物体识别中由于其他的神经网络架构,所以研究人员很快对 CNN 进行了改进以使得它们能更好的对物体进行定位和检测,这种神经网络架构就被称为 R-CNN(Region-CNN)。R-CNN 的输出是具有矩形框的 ...
经典卷积神经网络(CNN)结构可视化工具
经典卷积神经网络(CNN)结构可视化工具
本文将介绍一种在线网络工具,可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。学习Caffe的同学,一定很熟悉Netscope。它就是用来可视化Caffe的prototxt文件,那么prototxt文件又是啥呢?简而言之,prototxt就是定义卷积神 ...
OpenCV实战 | 八种目标跟踪算法
OpenCV实战 | 八种目标跟踪算法
虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好,但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说,在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以,我们想应用一种一次性的目标检测方法,然后在之后的帧上 ...
汤晓鸥为CNN搓了一颗大力丸
汤晓鸥为CNN搓了一颗大力丸
IBN-Net并不是一个像ResNet那样独立的神经网络架构,它可以和其他深度学习模型结合起来使用,提升它们的性能,但不会增加计算成本。经典的DenseNet、ResNet、ResneXt、SENet等等,都能用它来助攻。这就相当于给深度 ...
训练神经网络的最快方法:Adam优化算法+超级收敛
训练神经网络的最快方法:Adam优化算法+超级收敛
纵观 Adam 优化器的发展历程,就像过山车一样。它于 2014 年在论文 Adam: A Method for Stochastic Optimization(https://arxiv.org/abs/1412.6980 )中首次提出,其核心是一个简单而直观的想法:既然我们明确地知 ...
神经网络已经猜到了你要绘制的内容
神经网络已经猜到了你要绘制的内容
对于通过蜂窝数据连接网络的移动用户:第一个演示大小约为 5 MB 数据。每次在演示中更改模型时,您将使用另外 5 MB 的数据。我们进行了一个交互式网络实验,让你能与一个名为 sketch-rnn 的循环神经网络模型一起绘制 ...
深度学习综述
深度学习综述
机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能:从Web搜索到社会网络内容过滤,再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中,比如相机和智能手机。机器学习系统被用来识别图片中 ...
使用AMD CPU,3000美元打造自己的深度学习服务器
使用AMD CPU,3000美元打造自己的深度学习服务器
我用 pcpartpicker.com来细化各个部件,因为它可以将对比和组装其它部件变得非常简单,而且还具备很不错的部件兼容性检查器。我将详细解释选择每个部件的原因以及它们如何与整个系统协同工作。因为你要使用显卡来训 ...
全新视角:用变分推断统一理解生成模型
全新视角:用变分推断统一理解生成模型
近年来,深度生成模型,尤其是 GAN,取得了巨大的成功。现在我们已经可以找到数十个乃至上百个 GAN 的变种。然而,其中的大部分都是凭着经验改进的,鲜有比较完备的理论指导。本文的目标是通过变分推断来给这些生成 ...
在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练
在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练
模型并行( model parallelism ):不同设备(GPU/CPU 等)负责网络模型的不同部分 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的设备,或者同一层内部的不同参数被分配到不同设备。 每个设备都只有一部分 模型;不 ...

热门频道

  • 大数据
  • 商业智能
  • 量化投资
  • 科学探索
  • 创业

即将开课

社区热帖

     

    GMT+8, 2018-9-20 04:22 , Processed in 0.169767 second(s), 16 queries .