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手把手教你构建ResNet残差网络

【导读】ResNet在2015年名声大噪，影响了2016年DL在学术界和工业界的发展方向。它对每一层的输入做一个reference，形成残差函数。残差用来设计解决深度网络退化问题，同时也解决了梯度消失

2018-06-05

3.6K0

【论文推荐】最新七篇图像检索相关论文—草图、Tie-Aware、场景图解析、叠加跨注意力机制、深度哈希、人群估计

【导读】专知内容组整理了最近七篇图像检索（Image Retrieval）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Cross-Paced Representation Learning with Partial Curricula for Sketch-based Image Retrieval（基于草图的图像检索） ---- ---- 作者：Dan Xu,Xavier Alameda-Pineda,Jingkuan Song,Elisa Ricci,Nicu Sebe 机构：Indiana Unive

2018-06-05

1.1K0

【论文推荐】最新八篇图像检索相关论文—三元组、深度特征图、判别式、卷积特征聚合、视觉-关系知识图谱、大规模图像检索

卷积神经网络图像识别

【导读】既昨天推出七篇图像检索（Image Retrieval）文章，专知内容组今天又推出最近八篇图像检索相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Improving Deep Binary Embedding Networks by Order-aware Reweighting of Triplets（通过对三元组阶感知重加权来提高深层二进制嵌入网络） ---- ---- 作者：Jikai Chen,Hanjiang Lai,Libing Geng,Yan Pan 机构：Sun Yat-sen Uni

2018-06-05

1.1K0

【干货】快速上手图像识别：用TensorFlow API实现图像分类实例

图像识别 tensorflow api

【导读】1月17日，Arduino社区的编辑SAGAR SHARMA发布一篇基于TensorFlow API的图像识别实例教程。作者通过TensorFlow API快捷地实现一个命令行图像分类例子，详

2018-04-13

2.8K0

吴恩达高徒语音专家Awni Hannun：序列模型Attention Model中的问题与挑战

NLP 服务图像识别深度学习

【导读】注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以序列模型训练为例，深入浅出地介绍了注意力机制在应用中的两个重要问题：一是解决训练和生成时输入数据分布不一致；二是训练效率，并给出了相应的解决方法。作者是Awni Hannun，斯坦福大学在读博士，师从吴恩达，曾经休学两年跟随导师吴恩达在百度硅谷实验室工作，是百度Deep Speech语音识别项目主要参与者。专知内容组整理编

2018-04-12

1.4K0

【干货】深度学习中的数学理解— 教你深度学习背后的故事

深度学习图像识别 NLP 服务

【导读】如今，深度学习在各项任务中所向披靡，比如图像识别，语音处理和自然语言处理。但是，深度学习的理论探讨却比应用滞后好几个数量级，一方面是做应用马上能见效，然后会有很多人尝试，另一个方面是做理论研究门槛相对比较高。本文是ICCV 2017上《深度学习中的数学理解》（Tutorial on the Mathematics of Deep Learning）教程的论文总结，从网络架构、正则化技术和优化算法三个方面解释深度学习成功背后的数学理论支撑，并详细讲解全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性等网络特性的数

2018-04-12

1K0

【下载】苹果发布Turi Create机器学习框架，5行代码开发图像识别

机器学习图像识别 github ios

【导读】苹果公司在GitHub 上分享了一个机器学习框架TuriCreate。这一框架有可视化界面，非常简单易用，可以让开发者更容易构建机器学习模型，甚至可以用仅仅数行代码就可以开发出一个图像识别模型。此外，它还可以可将模型导出到Core ML，从而快速部署在iOS、macOS、watchOS和tvOS等平台上面。 ▌TuriCreate的开发流程 ---- TuriCreate简化了机器学习模型的开发流程。 TuriCreate Turi Create简化了机器学习模型的开发。你不必成为一个机器学习

2018-04-11

1.2K0

【论文分享】中科院自动化所多媒体计算与图形学团队NIPS 2017论文提出平均Top-K损失函数，专注于解决复杂样本

图像处理图像识别机器学习

【导读】损失函数的设计一直是机器学习和模式识别中的核心问题。目前中国科学院自动化研究所和美国纽约州立大学奥尔巴尼分校合作提出了一种新的聚合损失函数，即平均损失函数。损失在优化的过程中专注于处理比较

2018-04-11

2.1K0

【专知荟萃19】图像识别Image Recognition知识资料全集（入门/进阶/论文/综述/视频/专家，附查看）

图像识别 github 深度学习

图像识别 Image Recognition 专知荟萃入门学习进阶文章 Imagenet result 2013 2014 2015 2016 2017 综述 Tutorial 视频教程 Datasets 代码领域专家入门学习如何识别图像边缘？阮一峰 [http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/07/edge-recognition.html] CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041]

2018-04-10

1.3K0

【ICCV2017视觉盛宴概况】何恺明博士包揽最佳论文和最佳学生论文奖！Facebook成大赢家！

图像处理 https http 网络安全图像识别

【导读】当地时间 10月 22 日到10月29日，两年一度的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision（ICCV 2017）正在意大利威尼斯开幕，来自世界各地的计算机视觉专家聚集在威尼斯介绍计算机视觉和相关领域的最新进展。大会公布了各奖项包括最佳论文奖（Marr Prize）、最佳学生论文奖、Honorable mentions、Azriel Rosenfeld lifetime achievement award、Distinguishe

2018-04-09

1.1K0

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