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深度学习

增加检测类别?这是一份目标检测的基础指南
增加检测类别?这是一份目标检测的基础指南
目标检测技术作为计算机视觉的重要方向,被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外,它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的 ...
将AR和显微镜结合用于癌症检测
将AR和显微镜结合用于癌症检测
近期,深度学习在眼科、皮肤科、放射科和病理科等医学学科领域展现出了广泛的应用前景,它可以帮助医疗机构向世界各地的患者提供更加精准、更易获得的优质医疗服务。Google 近期也发布了一项研究成果,这项成果显示 ...
OpenAI Ian Goodfellow的Quora问答:高歌猛进的机器学习人生
OpenAI Ian Goodfellow的Quora问答:高歌猛进的机器学习人生
你学习机器学习的历程是什么?在学习机器学习时你最喜欢的书是什么?你遇到过什么死胡同吗?我学习机器学习的道路是漫长而曲折的。读高中时,我兴趣广泛,大部分和数学或科学没有太多关系。我用语音字母表编造了我自 ...
深度学习中的优化算法
深度学习中的优化算法
说到优化算法,入门级必从SGD学起,老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad / AdaDelta,或者直接无脑用Adam。可是看看学术界的最新paper,却发现一众大神还在用着入门级的SGD,最多加个Moment或者Nesterov ,还经常会黑 ...
GitHub:目标检测最全论文集锦
GitHub:目标检测最全论文集锦
awesome-object-detection的目的是为了提供一个目标检测(Object Detection)学习的平台。特点是:介绍最新的paper和最新的code(尽量更新!)由于Amusi还是初学者,目前还没有办法对每个paper进行介绍,但后续会推 ...
深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提 ...
微软开源 ML.NET:一款跨平台、成熟的机器学习框架
微软开源 ML.NET:一款跨平台、成熟的机器学习框架
微软在Build 2018大会上兴奋地宣布了ML.NET的预览版,这是一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型,并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中,无需之前拥有开发或调整机器学 ...
AI 框架使用排行:TensorFlow、Scikit Learn、IBM Watson
AI 框架使用排行:TensorFlow、Scikit Learn、IBM Watson
AI软件界在迅速发展。新的应用几乎每天都在层出不穷,现在正好可以趁机了解人们到底在用机器学习和其他AI技术做什么、这些技术可能何去何从。很少有人自称是任何一种框架方面的专家,平均比例在2%左右。TensorFlow和 ...
Google内部案例分享 | 是如何构建定制化TensorFlow预测系统的?
Google内部案例分享 | 是如何构建定制化TensorFlow预测系统的?
近年来,移动端游戏随着智能手机技术的发展,越来越成为人们娱乐休闲的新模式。据 NewZoo 数据调查研究发现,全球手机端游戏已达到 21 亿玩家规模,呈 14% 同比年增长趋势,其中大部分玩家有在游戏中付费的经历。对 ...
目标检测算法综述(2)︱单次目标检测器︱CV︱ 机器视觉
目标检测算法综述(2)︱单次目标检测器︱CV︱ 机器视觉
Faster R-CNN 中,在分类器之后有一个专用的候选区域网络。基于区域的检测器是很准确的,但需要付出代价。Faster R-CNN 在 PASCAL VOC 2007 测试集上每秒处理 7 帧的图像(7 FPS)。和 R-FCN 类似,研究者通过减少每 ...
RNN和LSTM弱!爆!了!注意力模型才是王道
RNN和LSTM弱!爆!了!注意力模型才是王道
循环神经网络(RNN),长短期记忆(LSTM),这些红得发紫的神经网络——是时候抛弃它们了!LSTM和RNN被发明于上世纪80、90年代,于2014年死而复生。接下来的几年里,它们成为了解决序列学习、序列转换(seq2seq)的 ...
卷积神经网络(CNN)之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解
卷积神经网络(CNN)之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解
如果将二维卷积中输入的channel的数量变为3,即输入的数据维度变为(14 × 14 × 3)。由于卷积操作中过滤器的 channel 数量必须与输入数据的channel数量相同,过滤器大小也变为 5 × 5 × 3 。在卷积的过程中,过滤 ...
神奇!只有遗忘门的LSTM性能优于标准LSTM
神奇!只有遗忘门的LSTM性能优于标准LSTM
优秀的工程师确保其设计是实用的。目前我们已经知道解决序列分析问题最好的方式是长短期记忆(LSTM)循环神经网络,接下来我们需要设计一个满足资源受限的现实世界应用的实现。鉴于使用两个门的门控循环单元(Cho 等 ...
从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R ...
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 ...

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