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深度学习

GANSynth:使用 GAN 制作音乐
GANSynth:使用 GAN 制作音乐
众所周知,GAN 是一种生成高质量图像的 SOTA 方法。因而,研究人员也一直在努力将其应用于更加序列化的数据,例如音频和音乐。在这个领域,自回归 (AR) 模型通过一次预测一个样本占据了主导地位(如 WaveNets 和 Tra ...
178页,四年图神经网络研究精华,图卷积网络作者Thomas Kipf博士论文公布
178页,四年图神经网络研究精华,图卷积网络作者Thomas Kipf博士论文公布
在深度学习领域,图神经网络早已成为热门话题。去年年底,有人统计了 2019 年到 2020 年各大顶会提交论文关键词的数据。结果显示,「graph neural network”」的增长速度位列榜首,成为上升最快的话题。在图神经网络 ...
147页详述「结构在神经网络中的复兴」,图注意力网络一作博士论文公开
147页详述「结构在神经网络中的复兴」,图注意力网络一作博士论文公开
在一项针对 2019 年到 2020 年各大顶会论文关键词的统计中,「图神经网络」的增长速度位列榜首,成为上升最快的话题。在图神经网络出现之前,尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功,但从非欧几里得域生 ...
伦敦帝国学院提出局部特征提取新模式D2D:先描述后检测
伦敦帝国学院提出局部特征提取新模式D2D:先描述后检测
提到局部特征提取,传统方法如SIFT等往往是先检测关键点,然后以关键点为中心计算特征描述,近年来出现了一些检测和描述联合计算的方法,如 SuperPoint、 D2-Net 、 R2D2等。作者认为特征描述部分本就含有巨大信息量 ...
使用神经网络在表格中查找答案
使用神经网络在表格中查找答案
绝大多数的信息都以表格为形式进行存储,并包含于网页、数据库或是文档中。从消费类商品的技术规格到金融和国家发展统计数据、体育赛事结果等等,都可能使用表格存储。目前,人们需要通过手动查看这类表格才能找到问 ...
近年图像翻译先进模型小结
近年图像翻译先进模型小结
图像翻译旨在通过设计端到端的模型将源域图像转换到目标域图像,通常源域提供图像的内容,目标域提供图像的“风格”(可以是图像属性或图像风格),在源域内容下实现目标域的“风格”化,从而实现源域图像到目标域图像 ...
刚刚,史上最大 AI 模型 GPT-3 终于上线了!训练一次要花 1300 万美元...
刚刚,史上最大 AI 模型 GPT-3 终于上线了!训练一次要花 1300 万美元...
时隔一年,OpenAI 放出的预训练语言模型 GPT-3 再次让人刮目相看。「我们训练了 GPT-3,一种具有 1750 亿参数的自回归语言模型,这个数字比以往任何非稀疏语言模型都多 10 倍。我们在 few-shot 情况下测试了它的性能 ...
Google AI提出通过数据回传加速神经网络训练方法,显著提升训练效率
Google AI提出通过数据回传加速神经网络训练方法,显著提升训练效率
过去十年来,神经网络的训练速度得到了大幅提高,使得深度学习技术在许多重要问题上的应用成为可能。随着摩尔定律即将走向终结,通用处理器的的改进未取得明显成效,机器学习社区越来越多地转向专用硬件来谋求额外的 ...
Keras vs PyTorch,哪一个更适合做深度学习?
Keras vs PyTorch,哪一个更适合做深度学习?
如何选择工具对深度学习初学者是个难题。本文作者以 Keras 和 Pytorch 库为例,提供了解决该问题的思路。当你决定学习深度学习时,有一个问题会一直存在——学习哪种工具?深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流 ...
小样本分割综述
小样本分割综述
深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性,比如 ImageNet,这些数据集支持对深度模型的培训。然而,数据标记是昂贵的,特别是 ...
CVPR 2020| 商汤提出大规模多标签目标检测新算法
CVPR 2020| 商汤提出大规模多标签目标检测新算法
在CVPR 2020上,商汤搜索与决策团队与中科院自动化所合作,针对超大规模多标签目标检测任务,提出了有效的解决方案。该工作以真实世界中的通用检测任务为背景,分析了主要面临的痛点,在损失函数和采样方法上提出了 ...
YOLO系列综述:从V1到V4
YOLO系列综述:从V1到V4
YOLO的核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别。faster RCNN中也直接用整张图作为输入,但是faster-RCNN整体还是采用了RCNN那种 proposal+classifier的 ...
分类类别不均衡?来试试 Facebook 的学习表征和分类器分离
分类类别不均衡?来试试 Facebook 的学习表征和分类器分离
图像分类一直是深度学习领域中非常基本且工业应用广泛的任务,然而如何处理待分类样本中存在的类别不均衡问题是长期困扰学界与工业界的一个难题。相对来说,学术研究提供的普通图像分类数据集维持了较为均衡的不同类 ...
一个像素的旅行,华人博士卷积网络可视化项目火了:点点鼠标就能看懂的扫盲神器
一个像素的旅行,华人博士卷积网络可视化项目火了:点点鼠标就能看懂的扫盲神器
什么是 CNN?Convolutional Neural Network,中文译为「卷积神经网络」。这个常见但有些深奥的词汇,只可意会,不能言传。如果打开教材,会看到这样一些解释:卷积层是深度神经网络在处理图像时十分常用的一种层。当 ...
模型压缩四大方向,计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术综述
模型压缩四大方向,计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术综述
深度卷积网络(Deep Neural Networks, DNN)被广泛用于计算机视觉任务,如目标检测、分类与分割。DNN 往往被设计得很深,从而能在训练时能够对大量参数进行微调从而获得更准确得推理结果。因此,DNN 具有计算量大和 ...

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