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深度学习

如何理解YOLO:YOLO详解
如何理解YOLO:YOLO详解
YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。Faster rcnn使用RPN(region proposal network)卷积网络替代rcnn/fast rcnn的selective search模块 ...
YOLOv5是真的吗?并不比YOLOv4强,不配这个名字
YOLOv5是真的吗?并不比YOLOv4强,不配这个名字
首先简单介绍一下 YOLO。YOLO 是一个实时目标检测框架,其意思是 You Only Look Once(你只看一次)。也就是说待检测的目标图像仅会通过全卷积神经网络(FCNN)一次。Ultralytics 的创始人兼 CEO Glenn Jocher 在 Gi ...
线性Attention的探索:Attention必须有个Softmax吗?
线性Attention的探索:Attention必须有个Softmax吗?
某种意义上来说,Reformer 也是稀疏 Attention 的一种,只不过它的稀疏 pattern 不是事先指定的,而是通过 LSH(Locality Sensitive Hashing)技术(近似地)快速地找到最大的若干个 Attention 值,然后只去计算那若 ...
凭什么相信你,我的CNN模型?关于CNN模型可解释性的思考
凭什么相信你,我的CNN模型?关于CNN模型可解释性的思考
关于CNN模型的可解释问题,很早就有人开始研究了,姑且称之为CNN可视化吧。比较经典的有两个方法,反卷积(Deconvolution)和导向反向传播(Guided-backpropagation),通过它们,我们能够一定程度上“看到”CNN模型中较 ...
Attention注意力机制的前世今身
Attention注意力机制的前世今身
注意力机制(Attention Mechanism)最早应用 CV 任务上 ,但最初的论文引用,作者没有找到,如有知晓的,还望在评论中给出。在 NLP 中的最早应用,应该是文献 ,机器翻译中对齐与翻译联合学习。直观地说,注意力机制 ...
详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别
详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别
因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远,并且当时学的也有点小小的蒙圈,也因为最近一直在用lstm,gru等等,所以今天没事好好缕了一下,接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下吧。
PyTorch称霸顶会:CVPR论文占比是TensorFlow 4 倍
PyTorch称霸顶会:CVPR论文占比是TensorFlow 4 倍
在最新的图表数据中,Horace He 依然以 ICLR 2020 和 CVPR 2020 接收论文中 PyTorch 使用量在 TensorFlow/PyTorch 使用总数中的占比情况,以及 PyTorch/TensorFlow 具体使用数及占接收论文总数的比例为评估指标。首 ...
NVIDIA针对数据不充分数据集进行生成改进,大幅提高CIFAR-10数据生成
NVIDIA针对数据不充分数据集进行生成改进,大幅提高CIFAR-10数据生成
生成对抗网络因其优异的生成质量而得到广泛的关注,然而想要得到高质量的生成结果往往需要大批量的训练数据进行加持才能训练出逼真的生成结果,这点在各大主流优秀的生成对抗网络模型下得到验证。一旦训练数据不足的 ...
中科院计算所沈华伟:图神经网络表达能力的回顾和前沿
中科院计算所沈华伟:图神经网络表达能力的回顾和前沿
图神经网络过去几年炙手可热,也取得了一系列的突破,但是这两年发展进入了相对停滞的状态。当前更多的研究员是把图神经网络当做一个工具,也即把图神经网络泛化到其他领域进行应用方向的研究。例如早期图神经网络在 ...
CVPR 2020 论文大盘点-实例分割篇
CVPR 2020 论文大盘点-实例分割篇
图像分类是对整幅图像给出一个类别,目标检测将感兴趣的物体框出来,语义分割将相同类别的物体分割出来,实例分割则要分割出感兴趣类别物体的个体,既是对图像的像素级分割,又是实例级理解。通过近几天的对CVPR 202 ...
如何应对Seq2Seq中的“根本停不下来”问题?
如何应对Seq2Seq中的“根本停不下来”问题?
确定性解码算法就是当输入文本固定之后,解码出来的输出文本也是固定的,这类算法包含贪心搜索(Greedy Search)和束搜索(Beam Search),事实上贪心搜索是束搜索的一个特例,所以只需要讨论束搜索。
Github 高赞的 YOLOv5 引发争议?Roboflow 和开发者这样说...
Github 高赞的 YOLOv5 引发争议?Roboflow 和开发者这样说...
YOLOv5的发布备受关注,在多个社区引发热议。6月14日,Roboflow联合YOLOv5开发者,正面回应了Hacker News社区对于YOLOv5的质疑。YOLOv5自发布之后就受到了许多关注,无论是Hacker News,Github还是Reddit,在各个机 ...
万物皆Embedding,从经典的word2vec到深度学习基本操作item2vec
万物皆Embedding,从经典的word2vec到深度学习基本操作item2vec
简单来说,embedding就是用一个低维的向量表示一个物体,可以是一个词,或是一个商品,或是一个电影等等。这个embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义,比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedd ...
预、自训练之争:谷歌说预训练虽火,但在标注数据上自训练更有效
预、自训练之争:谷歌说预训练虽火,但在标注数据上自训练更有效
预训练是当前计算机视觉领域的主要范式,但何恺明等人先前的研究发现,预训练对目标检测和分割任务的影响有限。因而,重新探究预训练和自训练的效果成为一个非常重要的课题。在这篇谷歌团队的论文中,Quoc V. Le 等 ...
历时 6 年发展, GAN 领域当下最热门的“弄潮儿”都有哪些?
历时 6 年发展, GAN 领域当下最热门的“弄潮儿”都有哪些?
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)诞生于2014年,它的作者Ian Goodfellow 因它而声名大噪,被誉为“GAN 之父”。据说GAN是Goodfellow手握扎啤在酒吧灵机一动所得(咦?这篇文章突然散发出麦芽 ...

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