11 小时前 / hyper0x
大数据文摘出品 来源：leogao.dev编译：武帅、狗小白、马莉 随着21世纪第二个十年行将结束，我们有必要回顾一下这十年来在深度学习领域所取得的巨大进步。在性能日益强大的计算机及大数据可用性的推动下，深度学习已经成功攻克了曾经棘手的难题，特别是在计算机视觉和自然语言处理方面。深度学习在我们的日常生活中已无处不在，从自动驾驶到医学影像分析，从虚拟助理到深度伪装。 这篇文章概述了过去十年来最有影响力的一些论文。我希望通过简洁明了的摘要来提供深度学习领域不同方向的起点，并且提供了相当多的参考资料。 考虑到这项研究的性......
12 天前 / u312562
首发于人工智能+区块链+设计+商业=跨领域修炼指南写文章室内设计风格搜索引擎Style Search Engineshadow.Chi上海赅推智能科技有限公司 首席AI架构师3 人赞同了该文章What Looks Good with my Sofa: Multimodal Search Engine for Interior Design 8 Jan 2018 该文提出了一种视觉+文字查询的室内设计多模式搜索引擎。 引擎的目标是检索与查询具有视觉和美学相似性的室内物品，例如家具或挂钟。该搜索引擎用户可以上传拍摄的房间照片进行查询，检索与照片中存在的或视觉相似的项目列表。 主要依赖以下3项技术： YOLO 9000 提取视觉特征......
15 天前 / bourneli
前言今天看了机器之心的一篇回顾文章：告别2019：属于深度学习的十年，那些我们必须知道的经典，笔者很有感触。10年之前，只有少数学术研究人员在深度学习领域默默耕耘，公共大多只知道它是机器学习领域中的一个分支。但是，随着计算机算力的高速发展，以及一些基于深度学习的杀手级应用出现（如图像识别，机器翻译），使得深度学习又被推到了聚光灯下。深度学习的核心运行机制虽然没有改变，但是围绕其发展的上层技术近10年层出不同，并且取得相当不错的效果，下面笔者简单的回顾相关的学术成果。 2011年：ReLU在此之前，主流激活函数是sigmod，......
15 天前 / Badb0y
60分钟入门深度学习工具-PyTorch作者：Soumith Chintala 原文翻译自： https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 中文翻译、注释制作：黄海广 github下载： https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/PyTorch_beginner 代码全部测试通过。 配置环境：PyTorch 1.3，python 3.7， 主机：显卡：一块1080ti；内存：32g（注：绝大部分代码不需要GPU） 目录 一、Pytorch是什么？二、AUTOGRAD三、神经网络四、训练一个分类器五、数据并行一、PyTorch 是什么 他是一个基于Python的科学计......
25 天前 / 极市小助手
加入极市专业CV交流群，与6000+来自腾讯，华为，百度，北大，清华，中科院等名企名校视觉开发者互动交流！更有机会与李开复老师等大牛群内互动！ 同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流。关注极市平台公众号，回复加群，立刻申请入群~ 前言 图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一，早期的图像分割主要有以下几种实现方法。 基于像素分布的分割算法：KMeans、Fuzzy C Means、 GMM、MeanShift 基于图像拓扑结构的分割算法：分水岭填充、轮廓边缘分析 基于能量最大化的分割方法......
32 天前 / 极市小助手
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38 天前 / 云水木石
最近在读一本《基于浏览器的深度学习》，书比较薄，但是涉及的内容很多，因此在读的过程中不得不再查阅一些资料，以加深理解。我目前从事的本职工作就是浏览器研发，对于前端技术并不陌生。但是从前段时间开发微信小程序识狗君的过程来看，对JavaScript还是掌握得太少，特别是对一些前端框架以及一些比较新的JavaScript语法和编程模型，了解的不够。在修改tfjs-core源码时，就体会到这种痛苦。好吧，既然无法避开，那就正面刚吧。 在python语言中，通过文件、摄像头获取数据，并不是什么难事。但对于浏览器来说，出于安全的考虑，并不能直接访问本......
44 天前 / 读芯术
全文共2420字，预计学习时长7分钟 来源：Pexels 有人说，深度学习是目前科技界最大的瓜，每个人都想分一块。 它承诺以最小代价的大数据解决最复杂的问题。但现在大家面对的普遍问题是：我们既不在谷歌工作也不在Facebook工作，数据很稀缺，还能利用深度学习吗？答案是：能！下面就和小芯一起看看如何在有限的数据下利用深度学习吧~开始越简单越好 在讨论针对有限数据利用深度学习的方法之前，请先后退一步，从神经网络开始，建立一个简单的基线。用一些传统模型（如随机森林）进行实验通常不会花费很长时间。这将帮助您评估深......
49 天前 / 风来风往风伤(TiAmo)
写文章图神经网络库DGL零基础上手指南_01苘郁蓁华中科技大学 计算机应用技术硕士16 人赞同了该文章更多前置知识欢迎阅读《一文读懂图卷积神经网络GCN》 教程以Zachary’s karate club问题为例。 step 1 : 问题描述空手道俱乐部是一个包含34个成员的社交网络，有成对的文档交互发生在成员之间。俱乐部后来分裂成两个群体，分别以指导员（节点0）和俱乐部主席（节点33）为首，整个网络可视化如下图： 图 空手道俱乐部的例子任务是预测每个节点会加入哪一边（0or33） 创建Zachary’s karate club图如下： import dgldef build_karate_club_graph(......
58 天前 / 云水木石
这个双十一，我下了一个狠单，配置了一台深度学习主机，详情请参考我之前的文章： 这个双十一，我配了一台深度学习主机 这几天，我花了一些时间，装系统，装软件，进行系统设置，搭建了一套令我比较满意的深度学习环境。下面就介绍一下我的深度学习软件配置。 在操作系统的选择上，我毫不犹豫的选择了Ubuntu 180.4 LTS（长期支持系统）。Linux虽然对普通用户不友好，但对开发人员却非常友好，各种开发软件，在Linux系统上均首先得到支持（微信小程序开发工具是个例外，这点很让人无语）。Linux的发行版本众多，而Ubuntu系统是我长期使用的发型版......
68 天前 / 云水木石
然而，这并不是一篇广告。如果你也打算配一台深度学习主机，可以参考一下。 跑完了杭马，结束了杭州之旅，再无法为中断的深度学习找借口了，所以，我又回来了。研究深度学习，计算机硬件是一个门槛，虽然现在有免费的GPU云计算平台可使用，我之前也写过几篇薅资本主义羊毛的文章： 巧用Kaggle进行模型训练 谷歌GPU云计算平台，免费又好用 但是，作为免费的云计算平台，或多或少有这样或那样的限制，练练手可以，但对于严肃的软件开发，远远不够。如果付费购买云计算服务，费用也很高。在咬了几次牙之后，决定还是配置一台深度学习主机。关......
73 天前 / 叶锦鲤
小白深度学习入门系列 1. 直观理解深度学习基本概念 2. 白话详解ROC和AUC 3. 什么是交叉熵 4. 神经网络的构成、训练和算法 5. 深度学习的兴起：从NN到DNN 6. 异军突起的激活函数：ReLU 7.CNN，RNN，LSTM都是什么？ 8. 什么是Transformer 9. 什么是生成对抗网络（GAN） 什么胶囊网络 胶囊网络（CapNet） 胶囊网络（CapsNet）于2011年在Geoffrey Hinton的一篇名为《Transforming Autoencoders》的论文中首次出现。 2017年底，Geoffrey Hinton等人又发表了一篇名为《Dynamic Routing between Ca......
78 天前 / KeyLiu刘奇
贝叶斯分类器在早期的自然语言处理任务中有着较多实际的应用，例如大部分的垃圾邮件处理都是用的贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的理论对于理解后续的NLP模型有很大的进益，感兴趣的小伙伴一定要好好看看，本文会详细的讲述贝叶斯分类器的原理。 本文会是我们NLP基础系列最后一篇机器学习模型的讲解，后面会进入深度学习相关的内容。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来预......