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深度学习

DeepMind-深度学习: AI革命及其前沿进展: Nando de Freitas是一名来自牛津大学的拥有高声望和优良业界口碑的机器学习教授。在2000年拿到Trinity College的博士学位后，1999至2001年他在 UC Berkeley担任博后，2001至2014年在 University of British Columbia ...

TensorFlow 首个优化工具来了：模型压缩4倍，速度提升3倍！: 今天，TensorFlow发布了一个新的优化工具包：一套可以让开发者，无论是新手还是高级开发人员，都可以使用来优化机器学习模型以进行部署和执行的技术。这些技术对于优化任何用于部署的TensorFlow模型都非常有用。特别 ...

综述论文：四大类深度迁移学习: 作为一种新的分类方法，深度学习最近受到研究人员越来越多的关注，并已成功应用到诸多领域。在某些类似生物信息和机器人的领域，由于数据采集和标注费用高昂，构建大规模的标注良好的数据集非常困难，这限制了这些领 ...

ECCV-2018最佼佼者的目标检测算法: 在深度学习领域的目标检测算法中，现在主要分为One-stage(如：SSD, YOLO，YOLO后期还出了更多的精确度和速度极高的版本)和Two-stage(如经典的RCNN系列)两种。One-stage是直接在输入的图片上经过各种卷积池化类的计算 ...

喜大普奔！TensorFlow终于支持A卡了: 工资不涨，英伟达 GPU 的售价年年涨。因此，多一个竞争对手，总是好事。近日，Google 宣布推出适用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8，其中包括 Radeon Instinct MI25。对于 AMD 正在进行的深度学习加速工作而言，这是 ...

有了 TensorFlow.js，浏览器中就能进行实时人体姿势判断: 通过与 Google 创意实验室的合作，我很高兴地宣布 TensorFlow.js 版本的 PoseNet1,2 发布了，这是一个允许在浏览器中进行实时人体姿势判断的机器学习模型。访问这里尝试一下在线演示吧。那么究竟什么是姿势判断呢 ...

Move Mirror：使用 TensorFlow.js 在浏览器中预测姿势之 AI 实验: 在机器学习和计算机视觉领域，姿势预测或根据图像数据探测人体及其姿势的能力，堪称最令人兴奋而又最棘手的一个话题。近期，Google 公布了 PoseNet，这是一个先进的姿势预测模型，可从图像数据中提取非常精准的姿势 ...

128块Tesla V100 4小时训练40G文本，这篇论文果然很英伟达: 近年来，深度学习已经成功应用到多种问题中。迁移学习在计算机视觉问题上的成功运用使得许多应用成为可能：VGG 和 ResNets 等大型 CNN 在 ImageNet 等大型图像数据集上进行预训练然后在计算机视觉任务中作为骨干 ...

DeepMind 提出“神经算术逻辑单元”，功能强大引发热议: 计算机问世以来，人类对于制造智能机器的兴趣便有增无减。尤其是近年来，第四次技术革命掀起巨大的风暴，机器学习和深度学习领域技术飞速发展并快速转化为产品走入人们的生活，人工智能俨然成为了全民话题。能识别人 ...

如何使用注意力模型生成图像描述？: 图像描述类任务就是给图像生成一个标题。我们的目标是用一句话来描述图片，比如「一个冲浪者正在冲浪」。本教程中用到了基于注意力的模型，它使我们很直观地看到当文字生成时模型会关注哪些部分。

SSD 用于实时物体检测介绍: 卷积神经网络（CNN）在物体识别中由于其他的神经网络架构，所以研究人员很快对 CNN 进行了改进以使得它们能更好的对物体进行定位和检测，这种神经网络架构就被称为 R-CNN（Region-CNN）。R-CNN 的输出是具有矩形框的 ...

经典卷积神经网络（CNN）结构可视化工具: 本文将介绍一种在线网络工具，可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。学习Caffe的同学，一定很熟悉Netscope。它就是用来可视化Caffe的prototxt文件，那么prototxt文件又是啥呢？简而言之，prototxt就是定义卷积神 ...

OpenCV实战 | 八种目标跟踪算法: 虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上 ...

汤晓鸥为CNN搓了一颗大力丸: IBN-Net并不是一个像ResNet那样独立的神经网络架构，它可以和其他深度学习模型结合起来使用，提升它们的性能，但不会增加计算成本。经典的DenseNet、ResNet、ResneXt、SENet等等，都能用它来助攻。这就相当于给深度 ...

训练神经网络的最快方法：Adam优化算法+超级收敛: 纵观 Adam 优化器的发展历程，就像过山车一样。它于 2014 年在论文 Adam: A Method for Stochastic Optimization（https://arxiv.org/abs/1412.6980 ）中首次提出，其核心是一个简单而直观的想法：既然我们明确地知 ...

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