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深度学习

从2017年顶会论文看Attention Model
从2017年顶会论文看Attention Model
2014 年发表的文章 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 使用了单层 Attention Model 解决机器翻译中不同长度的源语言对齐问题。使用 Attention Model 的基本思想是目标语言端的 ...
Google GAN之父 ICCV2017演讲:解读生成对抗网络的原理与应用
Google GAN之父 ICCV2017演讲:解读生成对抗网络的原理与应用
「对抗生成网络之父」Ian Goodfellow 在 ICCV 2017 上的 tutorial 演讲是聊他的代表作生成对抗网络(GAN/Generative Adversarial Networks),这几年,他每到大会就会讲 GAN,毕竟对抗生成网络之父的头衔在呢,这块 ...
GANs正在多个层面有所突破
GANs正在多个层面有所突破
去年我一直在研究如何更好地调整GANs中的不足,但因为之前的研究方向只关注了损失函数,完全忽略了如何寻找极小值问题。直到我看到了这篇论文才有所改变:详解论文: The Numerics of GANs我参考了Mar的三层分析,并 ...
Attention!神经网络中的注意机制到底是什么?
Attention!神经网络中的注意机制到底是什么?
神经网络的注意机制(Attention Mechanisms)已经引起了广泛关注。在这篇文章中,我将尝试找到不同机制的共同点和用例,讲解两种soft visual attention的原理和实现。什么是attention?通俗地说,神经网络注意机制是 ...
从ReLU到Sinc,26种神经网络激活函数可视化
从ReLU到Sinc,26种神经网络激活函数可视化
在神经网络中,激活函数决定来自给定输入集的节点的输出,其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化,激活函数需要是可微分(或者至少是几乎完全可微分 ...
GAN眼中的图像翻译
GAN眼中的图像翻译
首先,什么是图像翻译?为了说清楚这个问题,下面我给出一个不严谨的形式化定义。我们先来看两个概念。第一个概念是图像内容(content) ,它是图像的固有内容,是区分不同图像的依据。第二个概念是图像域(domain), ...
深度学习应该使用复数吗?
深度学习应该使用复数吗?
深度学习只能使用实数,大家不觉得奇怪吗?或许,深度学习使用复数才是更加奇怪的事情吧(注意:复数是有虚部的)。一个有价值的论点是:大脑在计算的时候不太可能使用复数。当然你也可以提出这样的论点:大脑也不用 ...
斯坦福:「目标检测」深度学习全面指南
斯坦福:「目标检测」深度学习全面指南
随着自动驾驶汽车、智能视频监控、人脸检测和各种人员计数应用的兴起,快速和准确的目标检测系统也应运而生。这些系统不仅能够对图像中的每个目标进行识别和分类,而且通过在其周围画出适当的边界来对其进行局部化( ...
吴恩达眼中的深度学习七雄
吴恩达眼中的深度学习七雄
Andrej Karpathy 拥有斯坦福大学计算机视觉博士学位,读博期间师从现任 Google AI 首席科学家李飞飞,研究卷积神经网络在计算机视觉、自然语言处理上的应用,以及在这两个领域的交叉应用。他被人们广泛所知是由于他 ...
陈天奇团队发布NNVM编译器,性能优于MXNet,李沐撰文介绍
陈天奇团队发布NNVM编译器,性能优于MXNet,李沐撰文介绍
亚马逊和华盛顿大学今天合作发布了开源的端到端深度学习编译器NNVM compiler。先提醒一句,NNVM compiler ≠ NNVM。NNVM是华盛顿大学博士陈天奇等人2016年发布的模块化深度学习系统,今年8月中旬,他们又推出了将深 ...
深度学习不是AI的未来
深度学习不是AI的未来
现在每一个人都正在学习,或者正打算学习深度学习,它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人都在学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以“深度”开头,深度学习已 ...
最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用
最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用
知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识,从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中,往往需要关联规则的支持。由于实体、实体属性以及关系的多样性,人们很难穷举所有的推理规则,一些较为复杂的推理规 ...
最全知识图谱综述#1: 概念以及构建技术
最全知识图谱综述#1: 概念以及构建技术
随着互联网的发展,网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点,给人们有效获取信息和知识提出了挑战。知识图谱(Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组 ...
揭秘支付宝中的深度学习引擎:xNN
揭秘支付宝中的深度学习引擎:xNN
近来,深度学习(DL)在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域都取得了突破性进展。DL通常给人以计算复杂、模型庞大的印象——从Siri语音助手到各种聊天机器人、再到支付宝“扫五福”,移动端收集数据+云端加 ...
MATLAB更新R2017b:转换CUDA代码极大提升推断速度
MATLAB更新R2017b:转换CUDA代码极大提升推断速度
近日,Mathworks 推出了包含 MATLAB 和 Simulink 产品系列的 Release 2017b(R2017b),该版本大大加强了 MATLAB 对深度学习的支持,并简化了工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。该更新版本 ...

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