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理解EM算法

EM( expectation-maximization,期望最大化)算法是机器学习中与SVM(支持向量机)、概率图模型并列的难以理解的算法,主要原因在于其原理...

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哪些成为了经典-引用次数最多的10篇机器学习文献

近40年来机器学习领域产生了数以万计的论文,并以每年上万篇的速度增长。但真正能够称为经典、经受住历史检验、能投入实际应用的并不多。本文整理了机器学习历史上出现的...

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弯曲文字检测之SPCNet

文字检测在深度学习的推动下,最近几年取得了长足的进步。由于多媒体检索,工业自动化,视力障碍人士辅助设备等应用的需求日益增长,场景文本检测是的计算机视觉的热门研究...

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理解梯度提升算法1-梯度提升算法

《机器学习与应用》由清华大学出版社出版,是机器学习和深度学习领域又一高质量的入门与提高教材。该书系统、深入地讲述了机器学习与深度学习的主要方法与理论,并紧密结合...

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视频理解 S3D,I3D-GCN,SlowFastNet, LFB

最近看了下几篇动作识别,视频理解的文章,在这里记下小笔记,简单过一下核心思想,以便后续查阅及拓展使用。

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[ECCV2018][端到端文字识别]

传统的方法将文字检测和文字识别分为两个分开的部分,即输入一张图,先进行文字检测,检测出文字的位置,再进行文字识别,即对检测出的文字抠出来并送入识别网络。这样一方...

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工业界第一手实战经验:深度学习高效网络结构设计

这一年来一直在做高效网络设计的工作,2018年即将结束,是时候写一篇关于高效网络设计的总结。

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2018 AI产业界大盘点

Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制。...

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深入浅出对抗性机器学习(AML)

针对adversarial machine learning这个问题而言,AI出身的小伙伴们可能认为,这样的工作应该只能看做模型的鲁棒性或泛化能力不够强,但是从...

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视频语义分割介绍

随着深度学习的发展,图像语义分割任务取得了很大的突破,然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务,本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。

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【论文解读】Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks

《Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文解读》

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从0到1:神经网络实现图像识别(中)

”. . . we may have knowledge of the past and cannot control it; we may control ...

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从PyTorch官方文档看多通道卷积

卷积神经网络(Convolution Neural Network)是深度学习领域中的一种特征提取工具。相较于传统的全连接神经网络(Fully-Connecte...

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【知识库小视频预告】CNN模型压缩论文解读

《COMPRESSION OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR FAST AND LOW POWER MOBILE...

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从0到1:神经网络实现图像识别(上)

“神经网络”是“机器学习”的利器之一,常用算法在TensorFlow、MXNet计算框架上,有很好的支持。

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BigGAN论文解读

《Large scale GANtraining for high fidelity natural image synthesis》这篇文章对训练大规模生成对...

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时空建模新文解读:用于高效视频理解的TSM

接着之前的《浅谈动作识别TSN,TRN,ECO》,我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module(TSM)[1...

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【免费线上实践】动手训练模型系列:InfoGAN解析

random noise杂乱无章?看InfoGAN如何借助互信息学习出可解释的特征。调整学习出来的特征对生成的图片会有什么影响呢?动动小手,大胆尝试一下吧!!!

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【免费线上实践】动手训练模型系列:SVM径向基核函数的参数选择

径向基核函数(RBF)是最为常用的非线性分类核函数.而相比于线性核函数,工程项目中使用RBF需要花费更长时间进行调参。

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理解计算:从根号2到AlphaGo番外篇 眼见未必为实--漫谈图像隐写术

有很多技术都致力于保护信息安全,其中有两类技术最为著名,一个是密码学,另一类就是密写术,也称为隐写术。应邀借此机会向大家谈谈隐写术这个很多人都不太熟悉的领域。本...

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