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猿桌会回顾 | 卷积神经网络在人脸识别技术中的应用

随着 iPhone X 的发布,Face ID 人脸识别技术开始进入人们的日常生活中,当我们拿起手机并看着它的时候就可以实现手机解锁的功能。而人脸识别中的关键技...

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博客 | 基于深度学习的目标检测算法综述(二)

目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一,学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基...

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通过简单代码回顾卷积块

我会努力定期去阅读机器学习和人工智能相关的论文。这也是能够持续跟进最新进展的唯一途径。作为一名计算机科学家,我经常在翻阅科学描述文本或者公式的数学符号时碰壁。我...

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针对 3D 计算机视觉的简介

随着 AR / VR 技术和自动驾驶汽车技术的发展,3D 视觉问题变得越来越重要,它提供了比 2D 更丰富的信息。本文将介绍两种用于 3D 场景分析的基本深度学...

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斯坦福兔子 3D 模型被玩坏了,可微图像参数化放飞你的无限想象力

受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream,风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作...

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问答 | 损失函数的不同会对神经网络带来什么影响?

损失函数是表示神经网络性能的‘恶略程度’的指标,即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合,在多大程度上不一致。这个损失函数可以使用任意函数,但一般采用均方误...

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200 行 Javascript 代码构造一个区块链

区块链的基础概念是非常简单的:一个有序递增记录列表的分布式数据库。然而,当我们在谈论区块链时很容易和用区块链来解决问题的过程混淆。这在如今较流行的以区块链为底层...

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问答 | 对于输入图像为 180 × 180 pixel 的卷积神经网络,我应该取多少个训练实例比较合适?

问:对于输入图像为 180 × 180 pixel 的卷积神经网络,我应该取多少个训练实例比较合适?

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针对计算机视觉一些问题的分析

至少在过去十年间,解决计算机视觉领域内各种问题的技术已经有了很大的进步,其中一些值得注意的问题有图像分类、对象检测、图像分割、图像生成、图像字幕生成等。在这篇博...

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用深度学习技术,让你的眼睛可以控制电脑

你有没有过这样的经历,当你在吃东西的时候,发现自己没有多余的手来调节电影的音量,或者调节屏幕的亮度?在本文,我们将看到如何使用最先进的人工智能技术来解决这个问题...

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用 LDA 和 LSA 两种方法来降维和做 Topic 建模

图片链接: https://pixabay.com/en/golden-gate-bridge-women-back-1030999/

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博客 | 滴滴 KDD 2018 论文详解:基于强化学习技术的智能派单模型

国际数据挖掘领域的顶级会议 KDD 2018 在伦敦举行,今年 KDD 吸引了全球范围内共 1480 篇论文投递,共收录 293 篇,录取率不足 20%。其中滴...

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博客 | 对学习/理解 Word2Vec 有帮助的材料

之前面试被面到了,加上一直不是很理解词嵌入的工作方式,所以这段时间找了不少相关的资料想把这玩意儿搞明白。理解还是有限,就不自不量力自己写一篇了(就算写也是把已有...

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问答 | 欧拉角中从物体坐标系向世界坐标系与从世界坐标系向物体坐标系旋转一样吗?

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问答 | 除了掌握深度学习框架,AI 工程师还需要哪些技能?

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当机器学习遇上运动鞋:摩擦,在这光滑的地上摩擦

在 GOAT(https://www.goat.com/),我们为买家和卖家创造了一个最大的运动鞋安全交易市场。帮助人们表达他们个人的风格和定位的运动鞋世界是 ...

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基于 Tensorflow eager 的文本生成,注意力,图像注释的完整代码

我总是发现生成和序列模型令人着迷:他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时,我学了分类和回归(和大多数人一样)。这些帮...

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问答 | 想成为数据科学家,需要学习哪些技能?

一个资深的数据科学家不会在拿到数据后就直接信任它的。他们会反复查验数据,寻找其中的偏移、丢失的数据、重复数据等等。

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权益设计原理的证明

像以太坊(还有比特币,未来币,以及比特股等等)这样的系统是一种全新的加密经济学机制——它是去中心化的,遍布全网的无控制权实体,而且由密码学,经济学和社会共识的结...

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博客 | 新的网络优化方法:随机权值平均

在本文中,数据科学研究人员 Max Pechyonkin 讨论了最近两篇有趣的论文,它们提供了一种简单的方法,通过用一种巧妙的集成方式来提高任何给定神经网络的性...

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