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深度学习

SSD 用于实时物体检测介绍
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
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
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
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
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 ...
神经网络已经猜到了你要绘制的内容
神经网络已经猜到了你要绘制的内容
对于通过蜂窝数据连接网络的移动用户:第一个演示大小约为 5 MB 数据。每次在演示中更改模型时,您将使用另外 5 MB 的数据。我们进行了一个交互式网络实验,让你能与一个名为 sketch-rnn 的循环神经网络模型一起绘制 ...
深度学习综述
深度学习综述
机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能:从Web搜索到社会网络内容过滤,再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中,比如相机和智能手机。机器学习系统被用来识别图片中 ...
使用AMD CPU,3000美元打造自己的深度学习服务器
使用AMD CPU,3000美元打造自己的深度学习服务器
我用 pcpartpicker.com来细化各个部件,因为它可以将对比和组装其它部件变得非常简单,而且还具备很不错的部件兼容性检查器。我将详细解释选择每个部件的原因以及它们如何与整个系统协同工作。因为你要使用显卡来训 ...
全新视角:用变分推断统一理解生成模型
全新视角:用变分推断统一理解生成模型
近年来,深度生成模型,尤其是 GAN,取得了巨大的成功。现在我们已经可以找到数十个乃至上百个 GAN 的变种。然而,其中的大部分都是凭着经验改进的,鲜有比较完备的理论指导。本文的目标是通过变分推断来给这些生成 ...
在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练
在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练
模型并行( model parallelism ):不同设备(GPU/CPU 等)负责网络模型的不同部分 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的设备,或者同一层内部的不同参数被分配到不同设备。 每个设备都只有一部分 模型;不 ...
Hinton反思新作:我说反向传播不好,但还是没谁能颠覆它
Hinton反思新作:我说反向传播不好,但还是没谁能颠覆它
32年前,人工智能、机器学习界的泰斗Hinton提出反向传播理念,如今反向传播已经成为推动深度学习爆发的核心技术。然而反向传播自诞生起,也受到了无数质疑。这些质疑来自各路科学家,也来自Hinton自己。主要是因为, ...
谷歌大脑发布GAN全景图:看百家争鸣的生成对抗网络
谷歌大脑发布GAN全景图:看百家争鸣的生成对抗网络
深度生成模型可以应用到学习目标分布的任务上。它们近期在多种应用中发挥作用,展示了在自然图像处理上的巨大潜力。生成对抗网络(GAN)是主要的以无监督方式学习此类模型的方法之一。GAN 框架可以看作是一个两人博 ...
六种GAN评估指标的综合评估实验,迈向定量评估GAN的重要一步
六种GAN评估指标的综合评估实验,迈向定量评估GAN的重要一步
生成对抗网络近年来得到了广泛研究。除了生成惊人相似的图像,GAN 还创新性地应用于半监督学习、图像到图像转换和模拟图像细化等领域中。然而,尽管可用的 GAN 模型非常多,但对它们的评估仍然主要是定性评估,通常 ...
小米开源自研移动端深度学习框架MACE
小米开源自研移动端深度学习框架MACE
Mobile AI Compute Engine (MACE) 是一个专为移动端异构计算平台优化的神经网络计算框架。主要从以下的角度做了专门的优化:代码经过NEON指令,OpenCL以及Hexagon HVX专门优化,并且采用 Winograd算法来进行卷积操作 ...
Keras vs PyTorch:谁是「第一」深度学习框架?
Keras vs PyTorch:谁是「第一」深度学习框架?
「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中,来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中,作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的 ...

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