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深度学习

如何应对Seq2Seq中的“根本停不下来”问题?
如何应对Seq2Seq中的“根本停不下来”问题?
确定性解码算法就是当输入文本固定之后,解码出来的输出文本也是固定的,这类算法包含贪心搜索(Greedy Search)和束搜索(Beam Search),事实上贪心搜索是束搜索的一个特例,所以只需要讨论束搜索。
Github 高赞的 YOLOv5 引发争议?Roboflow 和开发者这样说...
Github 高赞的 YOLOv5 引发争议?Roboflow 和开发者这样说...
YOLOv5的发布备受关注,在多个社区引发热议。6月14日,Roboflow联合YOLOv5开发者,正面回应了Hacker News社区对于YOLOv5的质疑。YOLOv5自发布之后就受到了许多关注,无论是Hacker News,Github还是Reddit,在各个机 ...
万物皆Embedding,从经典的word2vec到深度学习基本操作item2vec
万物皆Embedding,从经典的word2vec到深度学习基本操作item2vec
简单来说,embedding就是用一个低维的向量表示一个物体,可以是一个词,或是一个商品,或是一个电影等等。这个embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义,比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedd ...
预、自训练之争:谷歌说预训练虽火,但在标注数据上自训练更有效
预、自训练之争:谷歌说预训练虽火,但在标注数据上自训练更有效
预训练是当前计算机视觉领域的主要范式,但何恺明等人先前的研究发现,预训练对目标检测和分割任务的影响有限。因而,重新探究预训练和自训练的效果成为一个非常重要的课题。在这篇谷歌团队的论文中,Quoc V. Le 等 ...
历时 6 年发展, GAN 领域当下最热门的“弄潮儿”都有哪些?
历时 6 年发展, GAN 领域当下最热门的“弄潮儿”都有哪些?
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)诞生于2014年,它的作者Ian Goodfellow 因它而声名大噪,被誉为“GAN 之父”。据说GAN是Goodfellow手握扎啤在酒吧灵机一动所得(咦?这篇文章突然散发出麦芽 ...
GANSynth:使用 GAN 制作音乐
GANSynth:使用 GAN 制作音乐
众所周知,GAN 是一种生成高质量图像的 SOTA 方法。因而,研究人员也一直在努力将其应用于更加序列化的数据,例如音频和音乐。在这个领域,自回归 (AR) 模型通过一次预测一个样本占据了主导地位(如 WaveNets 和 Tra ...
178页,四年图神经网络研究精华,图卷积网络作者Thomas Kipf博士论文公布
178页,四年图神经网络研究精华,图卷积网络作者Thomas Kipf博士论文公布
在深度学习领域,图神经网络早已成为热门话题。去年年底,有人统计了 2019 年到 2020 年各大顶会提交论文关键词的数据。结果显示,「graph neural network”」的增长速度位列榜首,成为上升最快的话题。在图神经网络 ...
147页详述「结构在神经网络中的复兴」,图注意力网络一作博士论文公开
147页详述「结构在神经网络中的复兴」,图注意力网络一作博士论文公开
在一项针对 2019 年到 2020 年各大顶会论文关键词的统计中,「图神经网络」的增长速度位列榜首,成为上升最快的话题。在图神经网络出现之前,尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功,但从非欧几里得域生 ...
伦敦帝国学院提出局部特征提取新模式D2D:先描述后检测
伦敦帝国学院提出局部特征提取新模式D2D:先描述后检测
提到局部特征提取,传统方法如SIFT等往往是先检测关键点,然后以关键点为中心计算特征描述,近年来出现了一些检测和描述联合计算的方法,如 SuperPoint、 D2-Net 、 R2D2等。作者认为特征描述部分本就含有巨大信息量 ...
使用神经网络在表格中查找答案
使用神经网络在表格中查找答案
绝大多数的信息都以表格为形式进行存储,并包含于网页、数据库或是文档中。从消费类商品的技术规格到金融和国家发展统计数据、体育赛事结果等等,都可能使用表格存储。目前,人们需要通过手动查看这类表格才能找到问 ...
近年图像翻译先进模型小结
近年图像翻译先进模型小结
图像翻译旨在通过设计端到端的模型将源域图像转换到目标域图像,通常源域提供图像的内容,目标域提供图像的“风格”(可以是图像属性或图像风格),在源域内容下实现目标域的“风格”化,从而实现源域图像到目标域图像 ...
刚刚,史上最大 AI 模型 GPT-3 终于上线了!训练一次要花 1300 万美元...
刚刚,史上最大 AI 模型 GPT-3 终于上线了!训练一次要花 1300 万美元...
时隔一年,OpenAI 放出的预训练语言模型 GPT-3 再次让人刮目相看。「我们训练了 GPT-3,一种具有 1750 亿参数的自回归语言模型,这个数字比以往任何非稀疏语言模型都多 10 倍。我们在 few-shot 情况下测试了它的性能 ...
Google AI提出通过数据回传加速神经网络训练方法,显著提升训练效率
Google AI提出通过数据回传加速神经网络训练方法,显著提升训练效率
过去十年来,神经网络的训练速度得到了大幅提高,使得深度学习技术在许多重要问题上的应用成为可能。随着摩尔定律即将走向终结,通用处理器的的改进未取得明显成效,机器学习社区越来越多地转向专用硬件来谋求额外的 ...
Keras vs PyTorch,哪一个更适合做深度学习?
Keras vs PyTorch,哪一个更适合做深度学习?
如何选择工具对深度学习初学者是个难题。本文作者以 Keras 和 Pytorch 库为例,提供了解决该问题的思路。当你决定学习深度学习时,有一个问题会一直存在——学习哪种工具?深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流 ...
小样本分割综述
小样本分割综述
深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性,比如 ImageNet,这些数据集支持对深度模型的培训。然而,数据标记是昂贵的,特别是 ...

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