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【信息抽取】介绍一种端到端的关系抽取方法
机器学习
深度学习
人工智能
卷积神经网络
事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从文本中抽取这些关系事实，从早期的模式匹配到近年的神经网络，大量的研究在多年前就已经展开。
用户1508658
2020-07-22
1K
0
关于模型压缩，近一个月从模型精简，硬件实现，到模型剪枝
卷积神经网络
精简模型的设计是模型压缩中的第一步，而且是能够保证模型精度不下降的最有效的一种策略，最近我们分享了对特征图的冗余计算进行约减的GhostNet框架。
用户1508658
2020-04-23
804
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【AutoML】如何使用强化学习进行模型剪枝？
编程算法
云直播
深度学习
卷积神经网络
文件存储
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。
用户1508658
2019-11-14
1.7K
0
【每周论文推荐】 初入深度学习CV领域必读的几篇文章
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
卷积神经网络
很多朋友都希望我们开通论文推荐和阅读板块，那就开吧，此专栏名为《每周论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
用户1508658
2019-07-30
1.1K
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【AI初识境】从头理解神经网络-内行与外行的分水岭
卷积神经网络
机器学习
编程算法
神经网络
深度学习
上一次我们讲述了人工智能的完整历史，自从图灵提出了“机器智能”，达特茅斯会议提出“人工智能”学科后，研究人员就开始活跃起来。
用户1508658
2019-07-26
359
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【AI初识境】从3次人工智能潮起潮落说起
机器人
编程算法
卷积神经网络
图像处理
神经网络
智能，即Intelligence，那什么是智能呢？按照中国古代思想家荀子在《荀子·正名篇》的说法：“所以知之在人者谓之知，知有所合谓之智。所以能之在人者谓之能，能有所合谓之能”。
用户1508658
2019-07-26
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0
【完结】总结12大CNN主流模型架构设计思想
图像处理
卷积神经网络
神经网络
深度学习
机器学习
LeNet5不是CNN的起点，但却是它的hello world，让大家看到了卷积神经网络商用的前景。
用户1508658
2019-07-26
468
0
【AI杂谈】从一篇参考文献比正文还长的文章，杂谈深度学习综述
卷积神经网络
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
顾名思义这是一篇深度学习综述文章，虽然是4年前，时间有点久远了，但是还有具有可读性的，尤其是历史部分。文章的内容包括以下几个方面。
用户1508658
2019-07-26
438
0
【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头
图像处理
卷积神经网络
神经网络
提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点，这一期扒一下图像和CNN的发家历史。
用户1508658
2019-07-26
672
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【有三说深度学习】从数据集到卷积神经网络
深度学习
卷积神经网络
神经网络
很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好。
用户1508658
2019-07-26
523
0
【技术综述】你真的了解图像分类吗？
神经网络
卷积神经网络
图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist，到后来更大一点的10分类的 cifar10和100分类的cifar100 任务，到后来的imagenet 任务，图像分类模型伴随着数据集的增长，一步一步提升到了今天的水平。现在，在imagenet 这样的超过1000万图像，超过2万类的数据集中，计算机的图像分类水准已经超过了人类。
用户1508658
2019-07-25
460
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【技术综述】计算机审美，学的怎么样了？
机器学习
人工智能
.net
卷积神经网络
神经网络
究竟什么是图像美学质量呢？牛津高阶英语词典将美学定义为：“concerned with beauty and art and the understanding of beautiful things, and made in an artistic way and beautiful to look at.”视觉美学质量是视觉感知美的一种度量。图像的视觉美学质量衡量了在人类眼中一幅图像的视觉吸引力。由于视觉美学是一个主观的属性，往往会涉及情感和个人品味，这使得自动评估图像美学质量是一项非常主观的任务。然而，人们往往会达成一种共识，即一些图像在视觉上比其他图像更有吸引力，这是新兴研究领域——可计算美学的原理之一。计算美学探索如何用可计算技术来预测人类对视觉刺激产生的情绪反应，使计算机模仿人类的审美过程，从而用可计算方法来自动预测图像的美学质量。
用户1508658
2019-07-25
1.1K
0
【AI大咖】再认识Yann LeCun，一个可能是拥有最多中文名的男人
卷积神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
Yann LeCun，CNN之父，纽约大学终身教授，与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并成为“深度学习三巨头”。前Facebook人工智能研究院负责人，IJCV、PAMI和IEEE Trans 的审稿人，他创建了ICLR(International Conference on Learning Representations)会议并且跟Yoshua Bengio共同担任主席。
用户1508658
2019-07-25
1.3K
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