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深度学习

全连接网络到卷积神经网络逐步推导
全连接网络到卷积神经网络逐步推导
对于图像分析而言,具体可以将其划分为很多类型的任务,比如分类、对象检测、识别、描述等。对于图像分类器而言,即使在诸如遮挡、照明变化、视觉等变化的情况下,也应该能够以高精度的性能工作。以特征工程为主要步 ...
ResNet告诉我,我是不是世界上最美的人?
ResNet告诉我,我是不是世界上最美的人?
什么?!颜值“客观化”要进行实质性推进了?几个月前,华南理工大学发布了一篇关于“颜值评估”的论文及其数据集。这个数据集包括5500人,每人的长相被从1-5分进行打分。原始论文构造了一系列不同的模型,包括使用 ...
企业里的深度学习
企业里的深度学习
深度学习是受到人类大脑启发而产生的机器学习(ML)算法的一种。这些算法也被称为神经网络,它们特别擅长从嘈杂的数据和曾经对机器完全不透明的数据里探测出模式。虽然神经网络的技术细节可能令数学和计算机科学博士 ...
一文简述ResNet及其多种变体
一文简述ResNet及其多种变体
深度残差网络可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能,且在这种情况下仍能展现出优越的性能。因其强大的表征能力,除图像分类以外,包括目标检测和人脸 ...
从零开始PyTorch项目:YOLO v3目标检测实现
从零开始PyTorch项目:YOLO v3目标检测实现
YOLO 是 You Only Look Once 的缩写。它是一种使用深度卷积神经网络学得的特征来检测对象的目标检测器。在我们上手写代码之前,我们必须先了解 YOLO 的工作原理。YOLO 仅使用卷积层,这就使其成为全卷积神经网络(FC ...
玩转TensorFlow Lite:有道云笔记实操案例分享
玩转TensorFlow Lite:有道云笔记实操案例分享
这一两年来,在移动端实现实时的人工智能已经形成了一波潮流。去年,谷歌推出面向移动端和嵌入式的神经网络计算框架TensorFlowLite,将这股潮流继续往前推。TensorFlowLite如何进行操作?本文将介绍TFLite在有道云笔 ...
可视化CapsNet,详解Hinton等人提出的胶囊概念与原理
可视化CapsNet,详解Hinton等人提出的胶囊概念与原理
CapsNet 将神经元的标量输出转换为向量输出提高了表征能力,我们不仅能用它表示图像是否有某个特征,同时还能表示这个特征的旋转和位置等物理特征。本文从可视化的角度出发详解释了 CapsNet 的原理的计算过程,非常 ...
使用深度学习推动科学图像分析
使用深度学习推动科学图像分析
许多科学成像应用(尤其是显微镜检查)每天可以产生数太字节的数据。这些应用可以从近年来的计算机视觉和深度学习发展中受益。在我们与生物学家联合开展的机器人显微镜应用工作(例如,区分细胞表型)中,我们了解到 ...
密西根大学利用图像生成过程进行「数据增强」
密西根大学利用图像生成过程进行「数据增强」
长期以来,深度学习使一系列计算机视觉任务的性能得到提升,而在本文中,密西根大学安娜堡分校(University of Michigan, Ann Arbor)的科学家们提出利用图像生成过程进行数据增强,对相机效果进行建模以提升在真实 ...
直白介绍卷积神经网络(CNN)
直白介绍卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络(也称作 ConvNets 或 CNN)是神经网络的一种,它在图像识别和分类等领域已被证明非常有效。 卷积神经网络除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉助力之外,还可以成功识别人脸,物体和交通标志。卷积神经网 ...
深度学习中不同类型卷积的介绍
深度学习中不同类型卷积的介绍
让我们简要介绍一下不同类型的卷积以及它们的优点。为了简单起见,我们只关注二维卷积。卷积核大小(Kernel Size):卷积核定义了卷积的大小范围,二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核。步长(Stride):步长定义了 ...
全面解读Group Normalization-(吴育昕-何恺明 )
全面解读Group Normalization-(吴育昕-何恺明 )
一句话概括,Group Normalization(GN)是一种新的深度学习归一化方式,可以替代BN。众所周知,BN是深度学习中常使用的归一化方法,在提升训练以及收敛速度上发挥了重大的作用,是深度学习上里程碑式的工作。BN全名 ...
基于Keras实现加密卷积神经网络
基于Keras实现加密卷积神经网络
TL;DR 我们选取了一个经典的CNN深度学习模型,经过一系列步骤的改造,使其得以基于加密数据进行训练和预测。通过卷积神经网络(CNN)分析图像在最近几年极为流行,因为CNN在图像相关任务上的表现超过了其他许多方法 ...
TensorFlow发布机器学习框架TensorFlow.js
TensorFlow发布机器学习框架TensorFlow.js
在 TensorFlow.js 中,我们可以使用最底层的 JavaScript 线性代数库或最高级的 API 在浏览器上开发模型,也能基于浏览器运行已训练的模型。因此,它可以充分利用浏览器和计算机的计算资源实现非常多机器学习应用。例 ...
华盛顿大学推出YOLOv3:检测速度快SSD和RetinaNet三倍
华盛顿大学推出YOLOv3:检测速度快SSD和RetinaNet三倍
有时,你一整年全在敷衍了事而不自知。比如今年我就没做太多研究,在推特上挥霍光阴,置 GANs 于不顾。凭着上年余留的一点动力,我成功对 YOLO 做了一些升级。但实话讲,没什么超有趣的东西,只不过是些小修小补。同 ...

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