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人工智能

市场营销和分析AI的影响

人工智能
Jun 03,2019

营销和分析的未来由AI提供支持,我们正在进入一个新的营销黄金时代。未来是一个多元化和现代化的营销团队,由聪明的分析营销人员组成,他使用大数据做出更明智的决策,技术将促进这一变化。

推荐一款基于 AI 开发的 IDE 插件,帮助提升编码效率

人工智能
May 27,2019

最近在浏览技术社区的时候,发现了一款神奇 IDE 插件,官网称可以利用 AI 帮助程序员写代码,一下子吸引了我的好奇心。赶紧下载下来使用一番,感觉确实蛮神奇,可以火速提升编程效率。 这款插件叫做 aixcoder,我们可以从插件名字就可以看出他的特殊性,是一个

LeCun推荐:最新PyTorch图神经网络库,速度快15倍

人工智能
Apr 25,2019

过去十年来,深度学习方法(例如卷积神经网络和递归神经网络)在许多领域取得了前所未有的成就,例如计算机视觉和语音识别。研究者主要将深度学习方法应用于欧氏结构数据 (Euclide

MirrorGAN出世!浙大等提出文本-图像新框架,刷新COCO纪录

人工智能
Apr 25,2019

GAN又开辟了新疆界。去年英伟达的StyleGAN在生成高质量和视觉逼真的图像,骗过了无数双眼睛,随后一大批假脸、假猫、假房源随之兴起,可见GAN的威力。StyleGAN生成假脸虽然GAN在

2018年有意思的几篇GAN论文

人工智能
Apr 25,2019

本文介绍了两篇2018年不仅较先进,而且酷而有趣的两篇论文。作者|Damian BogunowiczGAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks:可视化

国防科大、旷视提出首个在ARM上实时运行的通用目标检测算法

人工智能
Apr 25,2019

今天跟大家分享一篇前天新出的论文《ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection》,来自国防科大与旷视的研究团队(孙剑老师在列)提出了较早的能够在移动端ARM芯

小样本学习(Few-shot Learning)综述

人工智能
Apr 25,2019

分类非常常见,但如果每个类只有几个标注样本,怎么办呢?笔者所在的阿里巴巴小蜜北京团队就面临这个挑战。我们打造了一个智能对话开发平台——Dialog Studio,以赋能第三方开发者

74.7秒训练完ImageNet!刷新记录,2048 GPU暴力出奇迹

人工智能
Apr 25,2019

在过去两年中,深度学习的速度加速了 30 倍。但是人们还是对 “快速执行机器学习算法” 有着强烈的需求。Large mini-batch 分布式深度学习是满足需求的关键技术。但是由于难

用免费TPU训练Keras模型,速度还能提高20倍!

人工智能
Apr 25,2019

本文介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。后来

GAN之父Ian Goodfellow加盟苹果

人工智能
Apr 25,2019

据 CNBC 报道,生成对抗网络(GAN)的创造者,前谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 刚刚正式宣布加盟苹果。他将在苹果公司领导一个「机器学习特殊项目组」。虽然苹果此前已经缩小

做深度学习这么多年还不会挑GPU?这儿有份选购全攻略

人工智能
Apr 25,2019

深度学习是一个对算力要求很高的领域。GPU的选择将从根本上决定你的深度学习体验。一个好的GPU可以让你快速获得实践经验,而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这

对 ResNet 本质的一些思考

人工智能
Apr 25,2019

最近在总结完成语义分割任务的轻量级神经网络时,看到了 MobileNet V2 中对于 ReLU 层的思考,于是我也回过头重新审视 ResNet 之所以 work 的本质原因。以下是一些个人的见解,

经典ResNet结果不能复现?何恺明回应:它经受住了时间的考验

人工智能
Apr 25,2019

大神何恺明受到了质疑。今天,Reddit 上一位用户对何恺明的ResNet提出质疑,他认为:何恺明 2015 年的原始残差网络的结果没有被复现,甚至何恺明本人也没有。网友称,他没有发现任何

深度学习的天赐和诅咒:最大的优势也是最大的缺陷

人工智能
Apr 25,2019

我们对深度网络的黑盒效应都很熟悉了。虽然没有人知道黑盒子里到底经历了什么,然而深度学习的成功以及一系列惊人的失败模式,提供了如何处理的数据的宝贵教训。本文作者Piekn

神经网络训练tricks

人工智能
Apr 25,2019

神经网络构建好,训练不出好的效果怎么办?明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么?可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/),说好的足够多的数据(https://en.wiki

卷积神经网络四种卷积类型

人工智能
Apr 25,2019

使用内核大小为3,步长为1和填充的2D卷积一般卷积首先,我们需要就定义卷积层的一些参数达成一致。卷积核大小(Kernel Size):卷积核定义了卷积的大小范围,二维卷积核最常见的就是 3

大规模拥挤人群:一个破纪录的人群计数算法!

人工智能
Apr 25,2019

人脸识别或人脸签到往往是1:1,或1:N的图像识别技术,但如何数人数,少量只要能识别人脸当然就可以数人数了。但当我们面临大规模拥挤的人群,我们可能不需要识别人脸,只是人群计数,

2018年深度学习的主要进步

人工智能
Apr 25,2019

在过去几年中,深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健,金融,人力资源,零售,地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。至于现有的成果表现也

GAN--提升GAN训练的技巧汇总

人工智能
Apr 25,2019

前 言GAN模型相比较于其他网络一直受困于三个问题的掣肘: 1. 不收敛;模型训练不稳定,收敛的慢,甚至不收敛; 2. mode collapse; 生成器产生的结果模式较为单一; 3. 训练缓慢;出现

实现 TensorFlow 架构的规模性和灵活性

人工智能
Apr 25,2019

TensorFlow 是为了大规模分布式训练和推理而设计的,不过它在支持新机器学习模型和系统级优化的实验中的表现也足够灵活。 本文对能够同时兼具规模性和灵活性的系统架构进行

TensorFlow 帮你实现更好的结构化图层和模型

人工智能
Apr 25,2019

今天主要向大家介绍的内容是:自定义层。我们建议使用 tf.keras 作为构建神经网络的高级 API。也就是说,大多数 TensorFlow API 都可以通过 eager execution(即时执行)来使用。i

重磅!Uber发布史上最简单的深度学习框架Ludwig!

人工智能
Apr 25,2019

昨日,Uber官网重磅宣布新开源深度学习框架Ludwig,不需要懂编程知识,让专家能用的更顺手,让非专业人士也可以玩转人工智能,堪称史上最简单的深度学习框架!Ludwig是一个建立在Tenso

TensorFlow、MXNet、Keras如何取舍? 常用深度学习框架对比

人工智能
Apr 25,2019

作者简介魏秀参,旷视科技 Face++ 南京研究院负责人。南京大学 LAMDA 研究所博士,主要研究领域为计算机视觉和机器学习。在相关领域较高级国际期刊如 IEEE TIP、IEEE TNNLS、M

深度学习图像超分辨率最新综述:从模型到应用

人工智能
Apr 25,2019

今日arXiv新上论文《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》,详细回顾了近年来基于深度学习的图像超分辨率(Super-resolution,SR)的方方面面,对于想要进入该领域

医学图像分析最新综述:走向深度

人工智能
Apr 25,2019

今天arXiv新上一篇论文《Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future Directions》,来自澳大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深

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