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深度学习

是时候放弃TensorFlow集群，拥抱Horovod了: 当数据较多或者模型较大时，为提高机器学习模型训练效率，一般采用多 GPU 的分布式训练。按照并行方式，分布式训练一般分为数据并行和模型并行两种：模型并行：分布式系统中的不同 GPU 负责网络模型的不同部分。例如 ...

大规模拥挤人群：一个破纪录的人群计数算法！: 人脸识别或人脸签到往往是1:1，或1:N的图像识别技术，但如何数人数，少量只要能识别人脸当然就可以数人数了。但当我们面临大规模拥挤的人群，我们可能不需要识别人脸，只是人群计数，是否可以实现呢？能帮我数数图片 ...

卷积神经网络四种卷积类型: 首先，我们需要就定义卷积层的一些参数达成一致。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）：步长定义了当卷积核在图像上面进行卷积操作的时候 ...

神经网络训练tricks: 神经网络是特征学习方法，其能力取决隐层，更多的连接意味着参数爆炸的增长，模型复杂直接导致很多问题。比如严重过拟合，过高的计算复杂度。 CNN其优越的性能十分值得使用，参数数量只和卷积核大小，数量有关，保 ...

深度学习的天赐和诅咒：最大的优势也是最大的缺陷: 传统的计算机视觉就是使用一套算法，从图片里提取信息（通常表示为像素值数组）。比如去噪、增强和检测的算法，一些方法旨在寻找简单的几何图元，例如边缘检测、形态分析、霍夫变换、斑点检测、角点检测、各种图像阈 ...

经典ResNet结果不能复现？何恺明回应：它经受住了时间的考验: 大神何恺明受到了质疑。今天，Reddit 上一位用户对何恺明的ResNet提出质疑，他认为：何恺明 2015 年的原始残差网络的结果没有被复现，甚至何恺明本人也没有。网友称，他没有发现任何一篇论文复现了原始 ResNet 网络 ...

对 ResNet 本质的一些思考: 最近在总结完成语义分割任务的轻量级神经网络时，看到了 MobileNet V2 中对于 ReLU 层的思考，于是我也回过头重新审视 ResNet 之所以 work 的本质原因。以下是一些个人的见解，如有错误，还望及时指正。在谈及 ResNe ...

做深度学习这么多年还不会挑GPU？这儿有份选购全攻略: 深度学习是一个对算力要求很高的领域。GPU的选择将从根本上决定你的深度学习体验。一个好的GPU可以让你快速获得实践经验，而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈，你会花费过多时间，从错误中 ...

GAN之父Ian Goodfellow加盟苹果: 据 CNBC 报道，生成对抗网络（GAN）的创造者，前谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 刚刚正式宣布加盟苹果。他将在苹果公司领导一个「机器学习特殊项目组」。虽然苹果此前已经缩小了自动驾驶汽车研究的规模，但 Ian ...

用免费TPU训练Keras模型，速度还能提高20倍！: 很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型 ...

74.7秒训练完ImageNet！刷新记录，2048 GPU暴力出奇迹: 在过去两年中，深度学习的速度加速了 30 倍。但是人们还是对 “快速执行机器学习算法” 有着强烈的需求。Large mini-batch 分布式深度学习是满足需求的关键技术。但是由于难以在不影响准确性的情况下在大型集群上实 ...

小样本学习（Few-shot Learning）综述: 人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。在人类的快速学习能力的启发下，研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后， ...

国防科大、旷视提出首个在ARM上实时运行的通用目标检测算法: 目标检测的算法有很多，但要在移动平台，比如手机上的ARM CPU实时还比较难，主流的state-of-the-art目标检测算法无法实时，而一些号称可以跑起来的算法距离state-of-the-art的精度差距太大。作者希望设计速度快而精 ...

2018年有意思的几篇GAN论文: 毫无疑问，GAN证明了深度神经网络的强大功能。机器学习能够生成令人惊叹的高分辨率图像，就好像它像我们一样理解世界。但是，就像其他统计模型一样，他们最大的缺陷就是缺乏可解释性。这项研究向理解GAN迈出了非 ...

MirrorGAN出世！浙大等提出文本-图像新框架，刷新COCO纪录: GAN又开辟了新疆界。去年英伟达的StyleGAN在生成高质量和视觉逼真的图像，骗过了无数双眼睛，随后一大批假脸、假猫、假房源随之兴起，可见GAN的威力。虽然GAN在图像方面已经取得了重大进展，但是保证文本描述和视觉 ...

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