深度学习 | 数盟社区 - Part 3
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深度学习在文本简化方面有什么最新应用进展?

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作者:深度学习大讲堂 背景与介绍 近年来,机器翻译任务依靠深度学习技术取得了重大突破。最先进的神经机器翻译模型已经能够在多种语言上超越传统统计机器翻译模型的性能。在传统统计机器翻译模型上积累深厚的谷歌,也终于开始将最新的神经机器翻译系统逐步上线。 目前…

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用深度学习对抗癌症:从分子层面研究到大规模人口建模

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作者:机器之心 Rick Stevens 表示,首个先进癌症计算解决方案的联合设计(Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer,JDACS4C)「成果」将于 2017 年第二季度的某个时间公开。JDACS4C 一共有三个试点项目,Rick 领导了其中之一,将深度学习(DL)应用到…

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解读2016之深度学习篇:开源深度学习框架发展展望

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作者周志湖 赵永标 来源:InfoQ 引言 深度学习(Deep Learning)的概念由加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton等人于2006年提出,它本质上是一种神经网络算法,其原理是通过模拟人脑进行分析学习,算法训练时可以不用人工干预,因此它也属于一种无监督式机器学习算法。从深度学…

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基于深度学习的人脸自动美妆与深度哈希算法

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作者:朱鹏飞 来源:深度学习大讲堂 本文作者朱鹏飞,天津大学机器学习与数据挖掘实验室副教授,硕士生导师。分别于2009和2011年在哈尔滨工业大学能源科学与工程学院获得学士和硕士学位,2015年于香港理工大学电子计算学系获得博士学位。目前,在机器学习与计算机视觉国际顶级会…

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图像风格转换(Image style transfer)

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作者:张雨石 来源:CSDN 图像风格转换是最近新兴起的一种基于深度学习的技术,它的出现一方面是占了卷积神经网络的天时,卷积神经网络所带来的对图像特征的高层特征的抽取使得风格和内容的分离成为了可能。另一方面则可能是作者的灵感,内容的表示是卷积神经网络所擅长,但风…

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用深度神经网络生成以假乱真的“照片”

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作者:杨赛 来源:InfoQ 2016年12月20日,The Verge发布了一篇报道《Artificial intelligence is going to make it easier than ever to fake images and video》(姑且译为《AI,人类再也无法阻挡的P图大师》)。其中,进化AI实验室 Evolving AI Lab 的实验室主任Jeff Clune…

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Center Loss在人脸识别中有何应用?

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作者:深度学习大讲堂 摘要 在大家吐槽用softmax训练出来的人脸模型性能差,contrastive 和 triplet需要个中谜一样的采样方法之际。ECCV 2016有篇文章提出了权衡的解决方案。通过添加center loss使得简单的softmax就能够训练出拥有内聚性的特征。该特点在人脸识别上尤为重…

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麻省理工学院用深度学习教会计算机预测未来

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作者:陈桦 来源:腾讯科技 【AI世代编者按】据外媒报道,通过部分基于人脑模型的算法,麻省理工学院的研究员让计算机可以通过分析照片去预测下一时刻的未来。 麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的一个项目学习了200万小时的在线视频,分析了不同画面之间…