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卷积神经网络

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深度学习模型大合集:GitHub趋势榜第一,两天斩获2000星

项目地址:https://github.com/rasbt/deeplearning-models

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Dropout的前世与今生

图 1:一些目前提出的 Dropout方法,以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展。

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CVPR 2019 | 一个高阶张量搞定整个全卷积网络

对于识别、检测、语义分割、人体姿势检测等富有挑战性的任务,当前最佳性能通常是通过卷积神经网络(CNN)取得的。有证据表明,这些方法成功背后的关键特征是过度参数化...

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CVPR 2019 | PointConv:在点云上高效实现卷积操作

在机器人、自动驾驶和虚拟/增强现实应用中,直接获取 3D 数据的传感器日趋普遍。由于深度信息可以消除 2D 图像中的大量分割不确定性(segmentation ...

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7大类深度CNN架构创新综述

通过 1989 年 LeCun 处理网格状拓扑数据(图像和时间系列数据)的研究,CNN 首次受到关注。CNN 被视为理解图像内容的最好技术之一,并且在图像识别、...

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2018图灵奖公布!Hinton、Bengio、LeCun深度学习三巨头共享

据官方公告介绍,因三位巨头在深度神经网络概念和工程上的突破,使得 DNN 成为计算的一个重要构成,从而成为 2018 年图灵奖得主。

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CVPR 2019 | 用异构卷积训练深度CNN:提升效率而不损准确度

摘要:我们提出了一种全新的深度学习架构,其中的卷积运算利用了异构核。相比于标准的卷积运算,我们提出的 HetConv(基于异构核的卷积)能在减少计算量(FLOP...

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中文课程!台大李宏毅机器学习公开课2019版上线

李宏毅(Hung-yi Lee)目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授,他曾于 2012 年获得台湾大学博士学位,并于 2013 年赴麻省理工学院(...

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媒体炒作掩盖研究价值?OpenAI的GPT-2不只是代码开放问题

2 月 14 日,OpenAI 发布大型无监督语言模型 GPT-2,它能够产生连贯的文本段落,在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。而且该模型在没有任务特...

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雷军强推:小米造最强超分辨率算法,现已开源

本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章,知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进,发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neur...

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AAAI 2019 | 借鉴传染病学原理探索医学图像CNN可解释性

回顾医学的历史,病菌感染曾一度困扰着人们:致病微生物也是看不见、摸不着的。微生物学鼻祖之一的罗伯特·科赫提出了一套科学验证方法——科赫法则(Koch's pos...

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不使用先验知识与复杂训练策略,从头训练二值神经网络!

作者:Joseph Bethge、Marvin Bornstein、Adrian Loy、Haojin Yang、Christoph Meinel

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用Keras中的权值约束缓解过拟合

如何使用 Keras 中的权值约束缓解深度神经网络中的过拟合现象(图源:https://www.flickr.com/photos/31246066@N04/5...

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中文项目:快速识别验证码,CNN也能为爬虫保驾护航

本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码,其基于 TensorFlow 框架。它封装了非常通用的校验、训练、验证、识别和调用 API,极大地减低了识别字符型验...

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NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock

深度神经网络在具备大量参数、使用大量正则化和噪声时效果很好,如权重衰减和 dropout [1]。尽管 dropout 的首次成功与卷积网络相关,但近期的卷积架...

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前端设计图转代码,西安交大表示复杂界面也能一步步搞定

使用机器学习技术自动生成图形用户界面(GUI)代码是一个相对较新的研究领域。通常,按照设计编写 GUI 对前端开发者来说是一项耗时又繁琐的工作,因为这使得他们无...

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ECCV 2018 | 腾讯优图&港科大提出较大前景运动下的深度高动态范围成像

作者:Shangzhe Wu(吴尚哲)、Jiarui Xu(徐嘉瑞)、Yu-Wing Tai(戴宇榮)、Chi-Keung Tang(鄧志強)

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前沿 | 超越像素平面:聚焦3D深度学习的现在和未来

想象一下,如果你正在建造一辆自动驾驶汽车,它需要了解周围的环境。为了安全行驶,你的汽车该如何感知行人、骑车的人以及周围其它的车辆呢?你可能会想到用一个摄像头来满...

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教程 | 单级式目标检测方法概述:YOLO与SSD

在这篇文章中,我将概述用于基于卷积神经网络(CNN)的目标检测的深度学习技术。目标检测是很有价值的,可用于理解图像内容、描述图像中的事物以及确定目标在图像中的位...

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ECCV 2018 | 旷视科技提出新型轻量架构ShuffleNet V2:从理论复杂度到实用设计准则

作者:Ningning Ma、Xiangyu Zhang、Hai-Tao Zhen、Jian Sun

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