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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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机器学习与深度学习经典论文整理

这篇文章整理出了机器学习、深度学习领域的经典论文。为了减轻大家的阅读负担,只列出了最经典的一批,如有需要,可以自己根据实际情况补充。

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双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述

细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小,而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响,这是一个很有挑战性的任务。因此,类间差异通...

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活体检测新文解读:利用多帧人脸来预测更精确的深度

京东金融和中科院联合发表的“Exploiting temporal and depth information for multi-frame face ant...

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动手训练模型系列:过拟合与训练集规模

loss值采用Cross_entropy计算,表征训练/测试样本与实际训练/测试分类结果的总误差。

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编写基于TensorFlow的应用之构建数据pipeline

本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_t...

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机器学习在信用评分卡中的应用

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning论文解读

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图像分割技术介绍

图像分割(image segmentation)技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域...

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理解概率密度函数

概率密度函数是概率论中的核心概念之一,用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中,我们经常对样本向量x的概率分布进行建模,往往是连续型随机变量。很多同...

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Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis解读

尽管最近几年在生成式图像建模上取得了进步,但从ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的图像仍然是一个具有挑战性的工作。为了达到这一目标,本文作者训...

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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

传递秘密消息的历史非常悠久,在公元前500年左右的波希战争时期,就有将奴隶的头发剃掉,然后在头皮上刺上字,等奴隶的头发张长后,将这个人派去传递消息,一次消息传递...

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机器学习在信用评分卡中的应用

互联网金融,特别是P2P信贷在过去几年可以说经历了大起大落的过山车。在经历了2016、2017年的高速发展后,随着整体经济环境遇冷、政策层面监管趋严,行业已进入...

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图像分割技术介绍

图像分割(image segmentation)技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向,是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的...

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化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

运动放大(Motion Magnification),将视频中对应位置的运动进行放大,简单理解的话,就是找到时间段内的运动矢量,进行放大,然后权值叠加回去。

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理解概率密度函数

概率密度函数是概率论中的核心概念之一,用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中,我们经常对样本向量x的概率分布进行建模,往往是连续型随机变量。很多同...

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三维深度学习中的目标分类与语义分割

在过去的几年中,基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果,也促进了很多技术的发展,深度学习在现实生活中的应用也越来越多。但是在很多实际...

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