深度學習案例研究
第一課:為什麼要進行案例研究? 上週我們學習了一些基本結構模組,例如卷積層,池化層和全連線層。事實證明,過去幾年的計算機視覺研究已經著手於如何將這些基礎結構模組組合起來以形成高效的神經網路,讓你自己受到啟發
第一課:為什麼要進行案例研究? 上週我們學習了一些基本結構模組,例如卷積層,池化層和全連線層。事實證明,過去幾年的計算機視覺研究已經著手於如何將這些基礎結構模組組合起來以形成高效的神經網路,讓你自己受到啟發
人工智慧的戰略重要性不僅吸引了科技巨頭和資本的瘋狂投資,養活了一眾創企,更是得到了各國頂層支援。我國繼去年7月釋出了《新一代人工智慧發展規劃》,11月公佈了首批國家人工智慧開放創新平臺名單之後,工信
今年我們嘗試定期釋出TVM的月度報告,希望能幫助大家更好地跟進社群的工作。二月份TVM釋出了新版本,增加了包括Quantization,AutoDiff,ADT在內的諸項功能,同時也在不斷改進可用性和
繼 1 月騰訊 AI Lab 掌門人換將、張潼離職之後,今日,華人 AI 圈又傳出重磅人事變動訊息,主角正是熱門深度學習框架 Caffe 的作者、Facebook研究科學家、AI 架構總監賈揚清。
reference: https://arxiv.org/abs/1612.07828 作者 Ashish Shrivastava, Tomas Pfister, Oncel Tuzel, Josh S
前言 目前主要有兩種<b>度量模型深度</b>的方式。第一種方式是基於評估架構所需執行的順序指令的數目。假設我們將模型表示為給定輸入後,計算對應輸出的流程圖,則可以將這張流程圖中的最
點選上方 “ 開發者技術前線 ”, 選擇“星標” 13點21分打卡 就是真愛 張凱通 |唯品會研究院資深開發工程師, 負責深度學習在移動端的應用,以及自動化測試等工作。曾參與"唯品會
深度學習中涉及到很多引數,如果對於一些引數不瞭解,那麼去看任何一個框架都會有難度,在TensorFlow中有一些模型訓練的基本引數,這些引數是訓練模型的前提,也在一定程度上影響著模型的最終效果。下面主
尊敬的奧斯卡評審團: 在人類世界裡面,奧斯卡應該是全球最重要、知名度與影響力最高的電影獎項。今年的頒獎典禮已經落下帷幕,但是近年來奧斯卡的各種新聞和風波特別多。 入圍階段,票房很好、大家很喜歡的影片早早
一、背景介紹 人崗匹配系統是e成HR saas 服務的重要組成部分,主要場景是HR建立職位描述(job description,簡稱jd)後,從人才庫或者使用者主動投遞的簡歷中通過匹配,排序得到最合適該jd
影象超解析度(SR)是指從低解析度(LR)影象中恢復高解析度(HR)影象的過程,是計算機視覺和影象處理中一種重要的影象處理技術。它在現實世界中有著廣泛的應用,如醫學成像、監控和安全等。除了改善影象的感知質量,它
如果你聽說過深度學習中不同種類的卷積(比如 2D / 3D / 1x1 /轉置/擴張(Atrous)/空間可分/深度可分/平展/分組/混洗分組卷積),並且搞不清楚它們究竟是什麼意思,那麼這篇文章就是為你寫的,能
“深度學習需要一種新的程式語言” 自 20 世紀 80 年代以來,LeCun 就一直致力於神經網路研究。由於他本人對於神經網路發展的貢獻,所以被冠以 “卷積神經網路之父”
1.背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“預計送達時間”),即使用者下單後,配送人員在多長時間內將外賣送達到使用者手中。送達時間預測的結果,將會以"預計送達時間"
公眾號/將門創投 來源:https://arxiv.org/pdf/1902.02086.pdf 編譯:Simons 對於任何移動機器人系統來說,確定自己與周圍障礙在環境中的位置是環境感知的基本任務。通常人們使