崔庆才的专栏

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AI 人工智能

崔庆才

将 CNN 与 RNN 组合使用,天才还是错乱?

从有一些有趣的用例看,我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是,CNN 的最新研究进展趋势可能会令这一想...

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崔庆才

机器视觉之后, AI 开始模仿嗅觉系统了

如今的人工智能系统,例如受到神经元和神经系统连接启发的人工神经网络,在很多任务上表现得都不错。同样,这些系统需要强大的计算力和大量训练数据,这也使得它们能在围棋...

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崔庆才

最适合中国开发者的深度学习框架:走向成熟的 PaddlePaddle 1.0

自深度学习以分层逐步学习的奇思妙想崛起以来,深度学习框架就在不停地发展。在 AlexNet 还没有携带深度学习亮相 ImageNet 之前,由蒙特利尔大学 LI...

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崔庆才

人工神经网络真的像神经元一样工作吗?

人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象,而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的...

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崔庆才

OpenAI提出能合成高清逼真图像的模型:“我们和GAN不一样!”

这篇文章介绍了我们的新成果——Glow,这是一个可逆的生成模型,其中使用了可反复的1×1卷积网络。2015年,我们曾推出过NICE,它是一种针对复杂高维进行建模...

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崔庆才

Adobe用机器学习“反PS”,修没修图一眼就看出来

这是一张著名的PS照片,2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片,但是紧接着就有人出来打脸,证明了这张图是伪造的,可以看到底部的烟雾连形状都一毛一...

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崔庆才

OpenTag模型:减少人工标注,自动提取产品属性值

(1)将问题形式化为序列标注任务,并提出利用递归神经网络(双向 LSTM)捕获上下文和语义的联合模型,并且利用条件随机场(CRF)来约束标注连贯性;

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崔庆才

大白话解释模型产生过拟合的原因!

过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差的一种现象!下图给出例子:

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崔庆才

为什么数据科学家都喜欢高斯分布

对深度学习和机器学习工程师而言,在世界上所有的概率模型中,高斯分布(Gaussian distribution)模型最为引人注目。即使你从来没有进行过AI项目,...

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崔庆才

IBM研究院提出Graph2Seq,基于注意力机制的图到序列学习

Seq2Seq(序列到序列)及其变体在机器翻译、自然语言生成、语音识别、新药发现之类的领域表现非常出色。大多数Seq2Seq模型都属于编码器-解码器家族,其中编...

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崔庆才

GANs的首次落地应用:为患者制作最合适的假牙

近几年,计算机视觉发展得非常迅速,许多重要技术,例如目标物体识别、检测、语义分割等,都已经相当成熟。在这篇论文中,我们提出了另一种令人激动的成果——用生成对抗网...

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崔庆才

「目标检测算法」连连看:从 Faster R-CNN 、 R-FCN 到 FPN

在这个系列中,我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第1部分,我们介绍常见的基于区域的目标检测器,包括Fast R-CNN,Faster R-CNN,R-FCN和...

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崔庆才

BGAN:支持离散值、提升训练稳定性的新GAN训练方法

首先,让我们温习一下GAN(对抗生成网络)的概念。简单来说,GAN是要生成“以假乱真”的样本。这个“以假乱真”,用形式化的语言来说,就是假定我们有一个模型G(生...

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崔庆才

重磅 | 完备的 AI 学习路线,最详细的资源整理!

本文由知名开源平台,AI 技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI 有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析...

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崔庆才

这可能是你见过的最全的注意力机制的总结!

近些年来,注意力机制一直频繁的出现在目之所及的文献或者博文中,可见在 NLP 中算得上是个相当流行的概念,事实也证明其在 NLP 领域散发出不小得作用。这几年的...

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崔庆才

Python 封王,Java 和 C宣布永久退出竞争舞台,你怎么看?

关于 Python,编程圈里从不缺少金句:「人生苦短,我学 Python!」「学完 Python,便可上天!」,而最近这些话从调侃正在变为事实!

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崔庆才

爬虫速度太慢?来试试用异步协程提速吧!

在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,...

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崔庆才

DensePose 开源了!利用它可轻松实现实时3D人体姿势识别!

大家可能还记得,今年2月Facebook发布的,人体姿势实时识别系统DensePose。

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崔庆才

NanoNets:数据有限如何应用深度学习?

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崔庆才

浅谈强化学习的方法及学习路线

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