如何走近深度學習人臉識別?你需要這篇超長綜述 | 附開原始碼
作者丨葛政 學校丨早稻田大學碩士生 研究方向丨深度學習,計算機視覺 個人部落格丨Xraft.Lab 相信做機器學習或深度學習的同學們回家總會有這樣一個煩惱:親朋好友詢問你從事什麼工作的時候,如何通俗地解釋能避免尷尬? 我嘗試過很多名詞來形容自...
作者丨葛政 學校丨早稻田大學碩士生 研究方向丨深度學習,計算機視覺 個人部落格丨Xraft.Lab 相信做機器學習或深度學習的同學們回家總會有這樣一個煩惱:親朋好友詢問你從事什麼工作的時候,如何通俗地解釋能避免尷尬? 我嘗試過很多名詞來形容自...
來自:非同步圖書(微訊號:ptpressitbooks) 當谷歌的AlphaGo戰勝了人類頂級棋手,人工智慧開始更多進入大眾視野。而谷歌AI教父認為:“AlphaGo有直覺神經網路已接近大腦”。 千百年來,人類試圖瞭解智慧的機制,並將它複製到...
在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關註每篇論文背後的探索和思考。 在這個欄目裡,你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點,時刻緊跟 AI 前沿成果。 點選本文底部的「閱讀原文」即刻加入社群,檢視更多最新論文推薦。 這是 Pape...
分享幾篇最近閱讀的論文。經常會有人問我,為什麼簡單粗暴的模型平均(Model Average)方法會比單機或單卡的方法取得更好的泛化效果呢?下麵這篇文章很好的解釋了這個問題。 Averaging Weights Leads to...
小編邀請您,先思考: 1 如何獲取高質量資料? 2 資料質量如何識別? 溫馨提示:加入圈子或者商務合作,請加微信:luqin360 長期以來,在機器學習中不合理的資料利用效率一直是引起廣泛討論的話題。也有人認為,曾經阻礙人工智慧領域取得各種...
作者丨崔權 學校丨早稻田大學碩士生 研究方向丨深度學習,計算機視覺 知乎專欄丨サイ桑的煉丹爐 前言 最近讀了 Xception [1] 和 DeepLab V3+ [2] 的論文,覺得有必要總結一下這個網路裡用到的思想,學習的過程不能只是一...
要說現在最處於風口浪尖的行業非人工智慧莫屬。科技龍頭企業紛紛將人工智慧納入自己的擴張版圖,積極部署人工智慧實驗室,科研成果落地為產品的時間大大縮短。但現在無論是大型科技企業,還是初創公司都面臨一個窘境:AI人才極度緊缺。全球AI領域人才約3...
導語:視覺化不只是畫畫那麼簡單,它或許是我們理解神經網路的世界的方法。PS:標題是作者說的,不是我說的,要打,就打他(逃 昨天,Google Brain 推了一篇十分有趣的 paper ——《The building blocks of i...
在我國,資料科學與大資料技術專業的建設已成為新的熱點話題。在系統調研世界一流大學資料科學專業建設現狀的基礎上,從特色課程視角重點分析加州大學伯克利分校、約翰·霍普金斯大學、華盛頓大學、紐約大學、斯坦福大學、卡內基梅隆大學、哥倫比亞大學、...
小便邀請您,先思考: 1 正則化解決什麼問題? 2 正則化如何應用? 3 L1和L2有什麼區別? 正則化方法:防止過擬合,提高泛化能力 在訓練資料不夠多時,或者overtraining時,常常會導致overfitting(過擬合)。其直觀的...