深度学习 | 数盟 | Page 65
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深度学习中的Data Augmentation方法和代码实现

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作者:AbsentM 前言 在深度学习中,为了避免出现过拟合(Overfitting),通常我们需要输入充足的数据量.为了得到更加充足的数据,我们通常需要对原有的图像数据进行几何变换,改变图像像素的位置并保证特征不变. 本页面主要记录下常用的数据增强(Data Augmentation)变换…

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前方高能:好多黑客撩妹绝技和防骗技巧,不信你看

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一、看《谍影重重5》,讲解黑客技术顺便撩把妹 周末,和妹子走进电影院,一起看《谍影重重5》,妹子昏昏欲睡,这时作为宅客读者的你,即使不懂黑客技术,但由于你提前看了这篇文章,也是可以一边讲解一边撩妹的,保证妹子被迷得不要不要,看完电影就能牵起小手一起愉快玩耍…… …

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聊聊YouTube基于深度神经网络的推荐系统

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1 前言 YouTube的推荐系统是是世界上规模最大、最复杂的推荐系统之一。最近Google的研究人员公布了他们投到今年ACM会议的一篇文章,详细介绍了他们最近利用深度神经网络实现YouTube推荐系统的技术细节。 2 应用背景简介 YouTube的全球用户已经超过十亿,每秒上…

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深度学习的“警察”与“小偷”

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作者:罗韵 来源:CSDN 最近一个月,人工智能领域听的最多的名词之一,莫过于对抗样本和对抗性网络,从最开始Yann LeCun在Quora上直播时表示生成对抗性网络近期人工智能最值得期待的算法之一,到近日生成对抗性网络的发明者Ian Goodfellow在Quora上直播讲述自己的学习经历和研究…

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深度学习在目标跟踪中的应用

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作者:徐霞清 来源:机器之心 开始本文之前,我们首先看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧。在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者。以上展示的其实就是目标跟踪(visual object …

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神经网络架构演进史:全面回顾从LeNet5到ENet十余种架构

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作者: Eugenio Culurciello 来自: 机器之心 LeNet5 LeNet5 诞生于 1994 年,是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展。自从 1988 年开始,在许多次成功的迭代后,这项由 Yann LeCun 完成的开拓性成果被命名为 LeNet5(参见:Gradient-Based Learning Applied t…

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深度学习的黄金搭档:GPU正重塑计算方式

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作者:Samuel Greengard 来源:机器之心 随着神经网络和深度学习研究的不断深入——尤其是语音识别和自然语言处理、图像与模式识别、文本和数据分析,以及其他复杂领域——研究者们不断在寻找新的更好的方法来延伸和扩展计算能力。 几十年来,这一领域的黄金标准一直是高性…

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人工智能、机器学习、深度学习的区别在哪?

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作者:hang 来源:人称T客 有人说,人工智能(Artificial Intelligence)是未来。人工智能是科幻小说。人工智能已经是我们日常生活的一部分。所有这些陈述都 ok,这主要取决于你所设想的人工智能是哪一类。 例如,今年早些时候,Google DeepMind 的 Alphago 程序击败了韩…