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深度学习

2018年有意思的几篇GAN论文
2018年有意思的几篇GAN论文
毫无疑问,GAN证明了深度神经网络的强大功能。 机器学习能够生成令人惊叹的高分辨率图像,就好像它像我们一样理解世界。 但是,就像其他统计模型一样,他们最大的缺陷就是缺乏可解释性。 这项研究向理解GAN迈出了非 ...
MirrorGAN出世!浙大等提出文本-图像新框架,刷新COCO纪录
MirrorGAN出世!浙大等提出文本-图像新框架,刷新COCO纪录
GAN又开辟了新疆界。去年英伟达的StyleGAN在生成高质量和视觉逼真的图像,骗过了无数双眼睛,随后一大批假脸、假猫、假房源随之兴起,可见GAN的威力。虽然GAN在图像方面已经取得了重大进展,但是保证文本描述和视觉 ...
LeCun推荐:最新PyTorch图神经网络库,速度快15倍
LeCun推荐:最新PyTorch图神经网络库,速度快15倍
过去十年来,深度学习方法(例如卷积神经网络和递归神经网络)在许多领域取得了前所未有的成就,例如计算机视觉和语音识别。研究者主要将深度学习方法应用于欧氏结构数据 (Euclidean domains),但在许多重要的应用领 ...
神还原女神照片!GAN为百年旧照上色
神还原女神照片!GAN为百年旧照上色
一键点击,百年旧照变彩色。如何把女神的黑白照片变成彩照?今日小编发现新加坡 GovTech 数据科学与人工智能部门在 Medium 上介绍了一个为百年旧照上色的项目。这个项目名为 Colourise.sg,最初是该团队(成员包括: ...
提高GAN训练稳定性的9大tricks
提高GAN训练稳定性的9大tricks
尽管 GAN 领域的进步令人印象深刻,但其在应用过程中仍然存在一些困难。本文梳理了 GAN 在应用过程中存在的一些难题,并提出了最新的解决方法。众所周知,GAN 是由 Generator 生成网络和 Discriminator 判别网络组成 ...
GAN模式崩溃的理论解释
GAN模式崩溃的理论解释
近些年来,深度学习的革命几乎席卷了整个计算机科学领域,尤其是这两年来对抗生成网络模型(GAN)石破天惊、一骑绝尘,而蒙日-安培理论恰好可以为GAN提供强有力的理论支持。多少年来,丘先生一直强调基础理论的重要 ...
GAN和蒙日-安培方程理论
GAN和蒙日-安培方程理论
深度学习的巨大成功可以归结为自然数据所满足如下两个定则:1)流形分布律:同类自然数据满足特定的概率分布,可以用概率分布来刻画,其支集是高维数据背景空间中的低维流形;2)聚类分布律:同一数据中的不同子类表 ...
最强GAN修图魔术师:美颜生发摘眼镜、草绘秒变真人脸
最强GAN修图魔术师:美颜生发摘眼镜、草绘秒变真人脸
这可能是史上最牛的AI修图大师。在一张人脸图片上画上几笔,比如说勾出一个眉毛的轮廓,它就能自动把草图修正成真实的图片,即使你毫无艺术细胞,也没关系,只要能够大致表明想修哪里,剩下的活儿就都交给它好了。
YOLOv3目标检测有了TensorFlow实现,可用自己的数据来训练
YOLOv3目标检测有了TensorFlow实现,可用自己的数据来训练
YOLOv3,快如闪电,可称目标检测之光。PyTorch实现教程去年4月就出现了,TensorFlow实现一直零零星星。现在,有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ,为它做了纯TensorFlow代码实现。这份实现,支持用自己的数据训练 ...
深度学习不再是炼丹术!谷歌给出首个神经网络训练理论证明
深度学习不再是炼丹术!谷歌给出首个神经网络训练理论证明
谷歌 AI 最新发布的一篇论文给出了首个关于深度神经网络训练相关的理论证明,实验观察结果也为初步解释梯度下降强于贝叶斯优化奠定了基础。神经网络的理论面纱,正逐步被揭开。原来,神经网络实际上跟线性模型并没那 ...
医学图像分析最新综述:走向深度
医学图像分析最新综述:走向深度
该论文首先从深度学习的基础概念介绍,介绍了该领域的常用方法,包括深度学习网络架构、神经元概念、卷积神经网络、循环神经网络等。深度神经网络架构,包含输入层、输出层,与多个隐含层。
深度学习图像超分辨率最新综述:从模型到应用
深度学习图像超分辨率最新综述:从模型到应用
今日arXiv新上论文《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》,详细回顾了近年来基于深度学习的图像超分辨率(Super-resolution,SR)的方方面面,对于想要进入该领域、在该领域进一步研究、涉足该领域 ...
TensorFlow、MXNet、Keras如何取舍? 常用深度学习框架对比
TensorFlow、MXNet、Keras如何取舍? 常用深度学习框架对比
自 2006 年 Hinton 和 Salakhutdinov 在 Science 上发表的深度学习论文点燃了最近一次神经网络复兴的“星星之火”,接着, 2012 年 Alex-Net 在 ImageNet 上夺冠又迅速促成了深度学习在人工智能领域的“燎原之势”。 ...
重磅!Uber发布史上最简单的深度学习框架Ludwig!
重磅!Uber发布史上最简单的深度学习框架Ludwig!
昨日,Uber官网重磅宣布新开源深度学习框架Ludwig,不需要懂编程知识,让专家能用的更顺手,让非专业人士也可以玩转人工智能,堪称史上最简单的深度学习框架!Ludwig是一个建立在TensorFlow之上的工具箱,它允许用户 ...
TensorFlow 帮你实现更好的结构化图层和模型
TensorFlow 帮你实现更好的结构化图层和模型
我们建议使用 tf.keras 作为构建神经网络的高级 API。也就是说,大多数 TensorFlow API 都可以通过 eager execution(即时执行)来使用。大多数情况下,在编写机器学习模型代码时,您希望在比单个操作和操作单个变量 ...

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