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深度学习

2020年AI学术界一场突如其来的辩论:到底什么是深度学习?
2020年AI学术界一场突如其来的辩论:到底什么是深度学习?
在过去十年汹涌而来的深度学习浪潮中,大家对深度学习在应用中体现出的各种特点已经非常熟悉了,但毕竟深度学习的理论仍未建立完善。更重要的是,大家已经意识到了深度学习的种种限制,那么想要破除限制、实现更高级 ...
基于 GNN 的图表示学习
基于 GNN 的图表示学习
图数据有着复杂的结构,多样化的属性类型,以及多层面的学习任务,要充分利用图数据的优势,就需要一种高效的图数据表示方法。与表示学习在数据学习中的重要位置一样,图表示学习也成了图学习领域中的十分热门的研究 ...
PyTorch 1.4 最新版放出:支持Python2的最后一版,支持分布式模型并行、Java程序、移 ...
PyTorch 1.4 最新版放出:支持Python2的最后一版,支持分布式模型并行、Java程序、移 ...
继 TensorFlow 更新后,PyTorch 也迎来了最新的 1.4 版。本次更新是最后一个支持 Python2 的版本,同时增加了对分布式模型并行、移动端、Java 程序等方面的支持。紧接着 TensorFlow 更新到 2.1 版之后,PyTorch 在今 ...
完美替代Mask RCNN!BlendMask:实例分割新标杆
完美替代Mask RCNN!BlendMask:实例分割新标杆
BlendMask分支得到的Bases和检测分支得到的attns注意力结果,一一对应按元素相乘再相加合成,得到最终的实例分割结果。作者是在SOTA 目标检测算法FCOS基础上改进得到BlendMask,下图橙色部分为实例分割的检测分支, ...
目标跟踪40年,什么才是未来?
目标跟踪40年,什么才是未来?
目标跟踪是视频分析和计算机视觉的一个重要分支,融合了图像处理、机器学习、最优化等多个领域的理论和算法,是完成更高层图像理解(如目标行为识别)任务的前提和基础。大数据时代的到来及深度学习方法的出现,为目标 ...
tensorboard 指南
tensorboard 指南
tensorFlow 图表有两种连接关系:数据依赖和控制依赖。数据依赖显示两个操作之间的tensor流程,用实心箭头指示,而控制依赖用点线表示。
深度学习革命及其对计算机架构和芯片设计的影响,讲述AI芯片发展历程与未来
深度学习革命及其对计算机架构和芯片设计的影响,讲述AI芯片发展历程与未来
在过去的十年里,机器学习,特别是基于人工神经网络的深度学习方法取得了一系列显著的进步,从而提高了我们在更广泛的领域建立更精确系统的能力,包括计算机视觉、语音识别、语言翻译和自然语言理解任务。这篇论文是 ...
求解微分方程,用seq2seq就够了,性能远超 Mathematica、Matlab
求解微分方程,用seq2seq就够了,性能远超 Mathematica、Matlab
距离用深度学习技术求解符号数学推理问题,或许只差一个恰当的表示和恰当的数据集。近日,Facebook AI研究院的Guillaume Lample 和Francois Charton两人在arxiv上发表了一篇论文,标题为《Deep Learning for Symboli ...
pytorch入门总结指南(1)
pytorch入门总结指南(1)
本来觉得学个tf和keras就够了,但是用了torch之后觉得真的这个框架太好用了,非常灵活可以很方便的和python语言混编,torch基本可以和cupy并列称为gpu版的numpy,文本部分有torchtext和allenlp,调包有sktorch非常简 ...
一文看尽16篇目标检测最新论文
一文看尽16篇目标检测最新论文
没想到目标检测的论文更新频率这么快(都9102年,还有这么多人玩检测),本文再次更新值得关注的最新检测论文。本文分享的目标检测论文既含刷新Anchor-free mAP的目标检测论文,也有追求 mAP 和 FPS trade-off的论文 ...
2019深度学习框架决战:PyTorch横扫AI顶会,再夺NeurIPS 2019!
2019深度学习框架决战:PyTorch横扫AI顶会,再夺NeurIPS 2019!
PyTorch的增长在研究领域已经大幅超越TensorFlow,研究人员正在放弃TensorFlow并大量涌向PyTorch。同时,在工业界,Tensorflow当前仍然是首选框架,但长期来看可能并非如此。
基于深度学习的视觉三维重建研究总结
基于深度学习的视觉三维重建研究总结
在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行 ...
ICCV 2019 Best Paper :SinGAN 解读,强烈推荐!
ICCV 2019 Best Paper :SinGAN 解读,强烈推荐!
生成对抗网络(GAN)在对视觉数据的高维分布建模方面取得了巨大飞跃。特别是用类别特定数据集(如人脸、卧室)进行训练时,非条件GAN在生成逼真的、高质量样本方面已取得显著成功。但建模具有多个类别、高度多样化的 ...
机器学习框架局势突变:TensorFlow逐渐式微,PyTorch横扫顶会
机器学习框架局势突变:TensorFlow逐渐式微,PyTorch横扫顶会
自从深度学习在 2012 年重新占据主导地位以来,许多机器学习框架争相成为研究人员和从业者的新宠。从 Caffe 和 Theano 的早期学术成果,到工业界支持的大型 PyTorch 和 TensorFlow,如此多的选择,如洪水般涌来,使 ...
TensorFlow 2.0 模型:循环神经网络
TensorFlow 2.0 模型:循环神经网络
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种适宜于处理序列数据的神经网络,被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。在实际使用时往往使用一些常见的改进型,如 LSTM(长短期记忆神经网络,解决了长序 ...

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