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    吊炸天的CNNs,这是我见过最详尽的图解!(上)

    导读:卷积神经网络(CNNs)在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域,都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法,唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后,人们都在谈论“它”。 但是, “它”是谁? “它”是怎样做到的? 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友,都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法,将卷积神经网络的原理,呈献给大家。教程分为上、下两个部分,通篇长度不超过7000字,没有复杂的数学公式,希望你读得畅快。 下面,我们就开始吧! 先提一个小问题:

    07

    CVPR 2020 | 弱监督怎样做图像分类?上交大提出自组织记忆网络

    在这篇论文中,研究者利用网络数据研究图像分类任务 (image classification)。他们发现网络图片 (web image) 通常包含两种噪声,即标签噪声 (label noise) 和背景噪声 (background noise)。前者是因为当使用类别名 (category name) 作为关键字来爬取网络图像时,在搜索结果中可能会出现不属于该类别的图片。后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样,导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。左边图片的内容是狗粮而不是狗,属于标签噪声;右边的图像中,草原占据了整个图像的大部分,同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置,属于背景噪声。

    02

    【AI的正面与侧面】披着光鲜的外衣的“数据民工”

    像是一场明星演唱会,舞台上灯光华美,主角激情澎湃,粉丝呐喊欢呼,场面一片火爆,而幕后忙忙碌碌的那些人,who cares,人工智能行业大抵如此。繁荣光鲜的背后,是无数人的默默付出。 “目前人工智能背后还是需要很多的人工工作。”一位创业者曾经这么说,如果作为门外汉,首次听说这样的观点可能会十分费解。 人工智能,无论是从科幻电影还是现实生活中给我们的印象,都是属于高大上的范畴,抑或是人类顶尖人才参与的未来事业,先进的技术会给我们生活带来无尽的便捷和想象力,不应该是大幅解放劳动力的么?怎么还需要投入大量的人力?

    05

    CVPR 2020 | 弱监督怎样做图像分类?上交大提出自组织记忆网络

    在这篇论文中,研究者利用网络数据研究图像分类任务 (image classification)。他们发现网络图片 (web image) 通常包含两种噪声,即标签噪声 (label noise) 和背景噪声 (background noise)。前者是因为当使用类别名 (category name) 作为关键字来爬取网络图像时,在搜索结果中可能会出现不属于该类别的图片。后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样,导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。左边图片的内容是狗粮而不是狗,属于标签噪声;右边的图像中,草原占据了整个图像的大部分,同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置,属于背景噪声。

    05

    林元庆破解小度问鼎最强大脑三大原理,后吴恩达时代百度 AI 突围

    【新智元导读】《最强大脑》第四季最终回播出,百度人工智能机器人小度和人类一起问鼎“脑王”。小度在前两个环节(图像检索和人脸识别)表现优异,最后声纹识别项目挑战失败。成败背后的技术要点和难点是什么?本文为你带来最全解读。后附百度研究院院长林元庆对挑战赛技术原理、百度为何不做围棋AI、吴恩达走后百度人事架构的回答。 本季脑王共分三个环节,前两个环节人类选手和小度都参与了挑战(小度都成功了,两名人类选手都失败了),第三个环节则是小度和人类选手分别挑战不同的项目(结果小度失败,人类成功)。 最终结果:人类代表队和小

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