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深度学习

tensorboard 指南
tensorboard 指南
tensorFlow 图表有两种连接关系:数据依赖和控制依赖。数据依赖显示两个操作之间的tensor流程,用实心箭头指示,而控制依赖用点线表示。
深度学习革命及其对计算机架构和芯片设计的影响,讲述AI芯片发展历程与未来
深度学习革命及其对计算机架构和芯片设计的影响,讲述AI芯片发展历程与未来
在过去的十年里,机器学习,特别是基于人工神经网络的深度学习方法取得了一系列显著的进步,从而提高了我们在更广泛的领域建立更精确系统的能力,包括计算机视觉、语音识别、语言翻译和自然语言理解任务。这篇论文是 ...
求解微分方程,用seq2seq就够了,性能远超 Mathematica、Matlab
求解微分方程,用seq2seq就够了,性能远超 Mathematica、Matlab
距离用深度学习技术求解符号数学推理问题,或许只差一个恰当的表示和恰当的数据集。近日,Facebook AI研究院的Guillaume Lample 和Francois Charton两人在arxiv上发表了一篇论文,标题为《Deep Learning for Symboli ...
pytorch入门总结指南(1)
pytorch入门总结指南(1)
本来觉得学个tf和keras就够了,但是用了torch之后觉得真的这个框架太好用了,非常灵活可以很方便的和python语言混编,torch基本可以和cupy并列称为gpu版的numpy,文本部分有torchtext和allenlp,调包有sktorch非常简 ...
一文看尽16篇目标检测最新论文
一文看尽16篇目标检测最新论文
没想到目标检测的论文更新频率这么快(都9102年,还有这么多人玩检测),本文再次更新值得关注的最新检测论文。本文分享的目标检测论文既含刷新Anchor-free mAP的目标检测论文,也有追求 mAP 和 FPS trade-off的论文 ...
2019深度学习框架决战:PyTorch横扫AI顶会,再夺NeurIPS 2019!
2019深度学习框架决战:PyTorch横扫AI顶会,再夺NeurIPS 2019!
PyTorch的增长在研究领域已经大幅超越TensorFlow,研究人员正在放弃TensorFlow并大量涌向PyTorch。同时,在工业界,Tensorflow当前仍然是首选框架,但长期来看可能并非如此。
基于深度学习的视觉三维重建研究总结
基于深度学习的视觉三维重建研究总结
在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行 ...
ICCV 2019 Best Paper :SinGAN 解读,强烈推荐!
ICCV 2019 Best Paper :SinGAN 解读,强烈推荐!
生成对抗网络(GAN)在对视觉数据的高维分布建模方面取得了巨大飞跃。特别是用类别特定数据集(如人脸、卧室)进行训练时,非条件GAN在生成逼真的、高质量样本方面已取得显著成功。但建模具有多个类别、高度多样化的 ...
机器学习框架局势突变:TensorFlow逐渐式微,PyTorch横扫顶会
机器学习框架局势突变:TensorFlow逐渐式微,PyTorch横扫顶会
自从深度学习在 2012 年重新占据主导地位以来,许多机器学习框架争相成为研究人员和从业者的新宠。从 Caffe 和 Theano 的早期学术成果,到工业界支持的大型 PyTorch 和 TensorFlow,如此多的选择,如洪水般涌来,使 ...
TensorFlow 2.0 模型:循环神经网络
TensorFlow 2.0 模型:循环神经网络
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种适宜于处理序列数据的神经网络,被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。在实际使用时往往使用一些常见的改进型,如 LSTM(长短期记忆神经网络,解决了长序 ...
TensorFlow 2.0 模型:Keras 训练流程及自定义组件
TensorFlow 2.0 模型:Keras 训练流程及自定义组件
Keras Sequential/Functional API 模式建立模型,最典型和常用的神经网络结构是将一堆层按特定顺序叠加起来,那么,我们是不是只需要提供一个层的列表,就能由 Keras 将它们自动首尾相连,形成模型呢?Keras 的 Sequ ...
【GNN】一份完全解读:是什么使神经网络变成图神经网络?
【GNN】一份完全解读:是什么使神经网络变成图神经网络?
最近,Graph Neural Network(GNN)在很多领域日益普及,包括社交网络、知识图谱、推荐系统甚至于生命科学。GNN在对节点关系建模方面表现十分突出,使得相关的研究领域取得了一定突破。本文将就“为什么图有用”、“ ...
谷歌TF2.0凌晨发布!“改变一切,力压PyTorch”
谷歌TF2.0凌晨发布!“改变一切,力压PyTorch”
TensorFlow 2.0终于来了!今天凌晨,这个全球用户最多的深度学习框架,正式放出了2.0版本。Google深度学习科学家、Keras作者François Chollet热情的表示:“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台,它改 ...
TensorFlow 2.0 正式版现已发布
TensorFlow 2.0 正式版现已发布
TensorFlow 2.0 让 ML 应用的开发变得更容易。Keras 与 Eager Execution 更紧密地结合至 TensorFlow 并成为默认选项,并以原生 Python 的方式执行函数,TensorFlow 2.0 让开发应用的体验变得更接近于原生 Python 开 ...
复杂网络算法在平台业务安全中的应用
复杂网络算法在平台业务安全中的应用
对于电商平台和社交平台为主的平台业务,其安全涉及方方面面,常见的如刷 单、黑灰产。本文以 Louvain、FRAUDAR 和 CatchSync 这三种典型的复杂网络算法(基于图的挖掘算法)为例,结合实际业务场景,包括交易、社交 ...

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