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人工智能前沿讲习

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【综述专栏】深度神经网络 FPGA 设计进展、实现与展望

fpga 硬件开发卷积神经网络强化学习

在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。

马上科普尚尚

2022-04-11

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【综述专栏】AI系统安全的实用方法

卷积神经网络网络安全安全自动驾驶无人驾驶

在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。

马上科普尚尚

2021-08-25

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【综述专栏】图神经网络综述

卷积神经网络神经网络知识图谱学习方法深度学习

在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。

马上科普尚尚

2021-03-17

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【他山之石】PointNet论文复现及代码详解

https 网络安全卷积神经网络神经网络批量计算

“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。

马上科普尚尚

2020-11-19

1.2K0

独家解读 | 矩阵视角下的BP算法

神经网络编程算法卷积神经网络深度学习

有深度学习三巨头之称的YoshuaBengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，得奖理由是他们在概念和工程上取得的巨大突破，使得深度神经网络成为计算的关键元素。其中九项选定的技术成就分别是:反向传播，玻尔兹曼机，提出卷积神经网络，序列的概率建模，高维词嵌入与注意力机制，生成对抗网络，对卷积神经网络的修正，改进反向传播算法，拓宽神经网络的视角。这其中两项成就技术与反向传播有关。

马上科普尚尚

2020-07-02

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AI资源专栏 | 深度学习实践手册：解析卷积神经网络（附PDF）

深度学习机器学习人工智能图像处理卷积神经网络

《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》，是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书，内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者，以及没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面知识并将其应用于实际问题的各行从业者。本文摘取了该书的「前言」和「目录」，希望能够帮助读者了解这本书的内容。

马上科普尚尚

2020-05-14

1.1K0

荐读 | “侧抑制”卷积神经网络，了解一下？

机器学习深度学习人工智能图像处理卷积神经网络

本文作者曹春水， 2013年获得中国科学技术大学本科学位。目前是中国科学技术大学与中国科学院自动化研究所联合培养的在读博士，将于2018年6月份博士毕业。主要研究方向是深度学习与计算机视觉，博士期间的工作分别被ICCV，AAAI和TPAMI接收。

马上科普尚尚

2020-05-14

1.8K0

韩银和：如何设计机器人处理器？

机器人神经网络硬件开发卷积神经网络编程算法

机器人是否需要专用的芯片支持？要想开发机器人芯片，首先必须弄清楚是否有这方面的需求。一方面，尽管今天能实用的机器人数量还比较少，但在可预期的未来，很多人相信会诞生一批经济适用、量大面广的现象级产品，就像无人机、无人车一样，由于其功能的丰富，其总数量甚至会达到百亿级，超过个人电脑、手机的数量。如此庞大的应用空间，按照过去计算机的发展经验，必然伴生孕育着新型计算系统，所以未来机器人系统需要芯片这一点比较肯定。接着，另外一个问题，是否需要设计专用芯片？今天现行的如CPU、DSP、GPU、神经网络或他们的组合是否就够用了？这个问题还需要从机器人的功能角度出发去分析。一方面，我们会赋予机器人更多的智能能力，使他能够听说看甚至决策；另一方面，机器人也将具有越来越强运动能力。而这些都是现行芯片所解决不好的，我们认为今天机器人无法大规模普及，和他们的能力不足直接相关，而这种能力除了算法方面的改进外，性能的大幅提升也是必要的。因此，我们认为需要设计面向机器人的专用芯片，以解决机器人在应用中的若干问题，为未来机器人的大发展提供硬件基础。

马上科普尚尚

2020-05-14

1.1K0

AI综述专栏|神经科学启发的人工智能

卷积神经网络强化学习迁移学习编程算法神经网络

在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。

马上科普尚尚

2020-05-14

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【AIDL专栏】陶建华：深度神经网络与语音（附PPT）

卷积神经网络语音识别学习方法 NLP 服务语音合成

“人工智能前沿讲习班”（AIDL）由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者、预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。

马上科普尚尚

2020-05-14

1.1K0

SFFAI报告 | 常建龙：深度卷积网络中的卷积算子研究进展

卷积神经网络神经网络数据库 sql python

通过有效的参数共享方式，卷积神经网络可以在保证模型的性能大量地减少模型参数，并因此逐渐发展成了深度学习的一个重要分支。自从2012年以来，大量的新型卷积神经网络结构被提出来解决实际中遇到的问题，并在计算机视觉领域（图像和视频）中取得了重大的成就。在实际中，除了图像和视频等处于欧几里得空间的数据之外，更多的数据是处于非欧几里得空间的，例如社交网络中的关系数据、三维点云数据、分子结构数据、基因数据和交通数据等等。由于局部输入的无序性和维度的可变性，传统卷积网络很难处理这种处于非欧几里得空间的数据。为此，我们一般化了传统卷积操作，使得新的卷积神经网络可以应用到一般结构的数据上，而不是仅局限于处理欧几里得空间的数据。

马上科普尚尚

2020-05-14

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AI综述专栏 | 深度神经网络加速与压缩

神经网络卷积神经网络文件存储深度学习

在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。

马上科普尚尚

2020-05-14

1.5K0

张兆翔：基于深度学习的物体检测进展和趋势

深度学习卷积神经网络图像处理模式识别

本文报告介绍了深度学习在物体检测方面的最新进展，以及研究团队最近的几项研究工作，同时对深度学习在检测问题上的瓶颈和下一步突破进行了展望。

马上科普尚尚

2020-05-13

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基于视频的目标检测的发展【附PPT与视频资料】

卷积神经网络

随着深度卷积神经网络的迅速发展，基于图片的识别任务包括分类、检测与分割等都得到了极大的进步。然而，我们现实生活面临的都是一些视频流信息，而基于图片的模型参数量大且Inference时间较长，如何将这些模型迁移到视频流上成为了一个研究热点。此次分享主要聚焦于基于视频的目标检测，介绍近几年research community 在视频目标检测的几个比较好的工作。

马上科普尚尚

2020-05-11

1.1K0

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