我在上两篇文章81. 三维重建16-立体匹配12，深度学习立体匹配之 MC-CNN和82. 三维重建17-立体匹配13，深度学习立体匹配的基本网络结构和变种中，给大家介绍了人们从传统立体匹配算法，初次进入深度学习的世界时，所构建的一系列基础的深度学习立体匹配算法。这些算法的共同之处都是从传统算法管线中吸取经验，将某一个或多个模块用深度学习方法来替代，比如很多算法把特征提取这一块用深度学习来取代，取得了不错的效果。但通常它们都并非是端到端的，有一些重要的模块还需要用传统算法来实现，例如得到代价立方体后需要进行代价立方体的正则化优化时，很多算法采用传统的MRF、或扫描线优化等方式来实现。由于这些算法脱胎自传统算法，所以如果你学过我之前讲过的传统立体匹配算法的流程，你会很容易理解它们。
感谢李宏毅老师的分享，他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
机器学习系统并非是“生而平等”的。没有一种算法能应对所有的机器学习任务，这就让寻找最优的机器学习算法成为一项艰巨又耗时的工作。不过这个问题现在有希望解决了，最近IBM的研究人员开发了一套能够自动选择AI优化算法的系统。
本文介绍了 AlphaGo Zero 的核心思想，通过自我对弈学习围棋，在不使用人类棋谱的情况下，三天内以 100 比 0 的战绩战胜 AlphaGo Lee；同时，对 AlphaGo Master 的提升也显示出强化学习在围棋领域的潜力。
【论文导读】 深度学习的爆炸式发展得益于海量数据+强大计算力+算法三个部分的巨大进展，我们通常需要大量的数据去驱动模型的训练，使其获得很好的效果。但是在很多领域我们是没有很多数据的，比如在医学影像中很难拿到大量病人的图像数据，难道在这些情况下深度学习就废了吗？ 我们先思考一下人是怎么学习的，当一个小孩看过一眼课本中的斑马后，他再次看到斑马就能够识别出来；当你看过一个人一次之后，通常情况下，你还是能够轻松的认出对方，人可以轻松的做到小样本学习，这就启发了人们去研究它，近年来，小样本学习或者零样本学习是深度学
深度学习已经推动人工智能进入工业大生产阶段，而深度学习框架则是智能时代的操作系统。
这是 PaperDaily 的第28篇文章 本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户@duinodu。本文研究的问题是深度学习中的网络工程问题。如何设计更好的网络结构，是目前的一个研究热点。这样的网络结构一旦被设计出来，可以马上用于很多其他任务。 本文贡献主要有两点： 1. 把语法模型和深度神经网络模型结合起来，设计的模型同时兼顾特征的 exploration and exploitation（探索和利用），并在网络的深度和宽度上保持平衡； 2. 设计的网络结构，在分类任务和目标检测任务上，
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，如果一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。 其实，如果我们顺着神经网络技术
一场完美的交响乐演出，指挥家需要充分结合每位演奏者和乐器的特点，根据演奏曲目把控节奏，才能将曼妙的音符传送到所有听众的耳中。
因为小詹之前写过一篇感知器模型的介绍 ，这里就不赘述了 。有需要巩固的点击如下链接跳转即可 ：
深度神经网络虽然在图像，语音，机器人等方面取得了巨大的成功，但是这些成功通常局限在识别任务或者生成任务中，对于推理任务，常规的神经网络通常是无能为力的。伯克利AI实验室近期开通了博客，该博客的第一篇文章针对推理任务，提出了神经模块网络，通过训练多个神经网络模块完成推理任务，每个神经网络模块负责一个推理步骤，对于不同的推理任务，动态的组合这些模块，以生成针对不同问题的新网络结构。 该文章的作者为 Jacob Andreas , AI 科技评论了解到，他是伯克利 NLP 四年级博士生，也是 BAIR 实验室成员
这是我之前在泡泡机器人上翻译的文章，放在这里做个备份，原文链接：https://www.sohu.com/a/334072786_715754
机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展，我们的身边正被人工智能所包围。与此同时，关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注，一部分人认为未来的机器人将会拥有自我意识，还有一部分人则认为这是一个难以完成的任务。 说到“意识”的问题，人类之所以有意识，关键还是在于“生物大脑”存在。以此作比，机器人要想有意识，就得先有一个“大脑”，也就是所谓的“人工神经网络”。 什么是人工神经网络？ 人工神经网络，常常简称为神经网络，是以计算机网络系统模拟生物神经系统的智能计算系统，是对人脑或自然神经网
常建龙，师从潘春洪和向世明研究员，中国科学院自动化研究所在读博士生，主要研究方向为基于关系的深度学习，包括自动机器学习、网络压缩、深度图网络、深度无监督学习等等。目前已在IEEE T-PAMI（2篇）, NeurIPS和ICCV (Oral) 等机器学习与计算机视觉顶级期刊和会议发表学术论文。
本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助大家更好地理解深度学习，非常实用。
来源：深度学习爱好者本文约700字，建议阅读5分钟本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助大家更好地理解深度学习，非常实用。 深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征？到底对该目标的哪些特征感兴趣？这些我们现在已经有很多渠道可以得知，我先给大家介绍几个比较好的工具！ 1. 深度学习网络结构画图工具 地址：https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征？到底对该目标的哪些特征感兴趣？这些我们现在已经有很多渠道可以得知，我先给大家介绍几个比较好的工具！
背景：焦李成院士受邀在“一带一路”人工智能大会上做了主旨报告(文末可下载)，探讨了下一代深度学习的思考与若干问题
网络上各种测评满天飞，这里就不展开说了，针对“chatgpt”这项技术的难点，是十分巨大的。当你对文心一言以及其他国产AI软件存在不满的时候，你可以简单对着chatgpt或者文心一言搜索！
地址：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
本篇是神经网络体系搭建的第二篇，解决体系搭建的深度学习网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 深度学习是一个已经被说烂了的词，几乎说起人工智能，非专业人士也会说出深度学习这个词，甚至有时候觉得神经网络，low爆了，深度学习才流行。 我也一度以为深度学习是多么神奇的一个技术，其实说到底，还是神经网络，没啥高大上的，只不过深了很多层，注意，是“深”，而不是“宽”。但是呢，就是深了很多层，确实让它的表现好了很多，所以它才有了一个专有名字，叫做深度学习。 深入了解深度学习，先从多层感知器说起。 多层感知器（M
接前一帖（适用于视频编码帧间预测分数像素插值的卷积神经网络方法简介），今天继续介绍一类基于人工智能的视频处理技术——深度学习在视频后处理中的应用。 1 背景介绍 视频以及图像的有损压缩算法会造成较为严重的失真以及效应，比如，基于块的编码策略将会引起块效应；高频分量的缺失会造成压缩后的图像会更加模糊，还有振铃效应，颜色偏移等等。特别是在编码是在较差的编码配置下（低比特率）尤为明显。这些效应会严重降低用户体验，所以如何去除这些效应或者削弱这些效应的影响也就成为一个重要的问题。 在新一代视频编码标准HEVC（Hi
MLP网络是一种应用最为广泛的一种网络，其中DNN就是属于MLP网络，它是一个前向结构的人工神经网络，输入一组向量向前传播输出向量，网络结构如下：
百度作为国内第一个成立深度学习研究院（Institute of Deep Learning，IDL），并且也是国内第一个自研深度学习框架的企业，在WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会上对自动化深度学习网络结构设计AutoDL Design系统进行了全面开源。
Figure1. Deep learning导图 前言 深度学习（deep learning）的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论（cybernetics），之后在1980-1990年间发展为连接主义（connectionism），第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络（Artificial neural network）扩展开来并发展成为今天十分火热的深度学习（Figure 2）。实际上，深度学习的兴起和发展是非常自然的，人们在应用经典的机器学习方法时，需要对具体的问题或者数据相
目前，深度学习模型需要大量的计算、内存和功耗，这成为我们在实时推理或在计算资源有限的边缘设备以及浏览器上运行模型的瓶颈。能量效率是当前深度学习模型的主要关注点。提升这种效率的方法之一是着眼于推理效率。
雷锋网 AI 研习社按，百度 AI 开发者大会于 2018 年 7 月 4 日正式开幕，在当天下午的百度大脑分论坛上，来自百度视觉技术部、百度语音技术部、百度 AI 技术生态部、百度大数据部的多位负责人带来了一场开发者的视听盛宴。这里有对百度语音语义技术的详细解读，有对 PaddlePaddle3.0 的更多介绍，还有各种各样的开放竞赛，相信在场观众必定受益匪浅，而雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社也第一时间提取出大会亮点，以飨读者。
翻译 | 刘畅 编辑 | Donna，波波 超分辨重构是图像处理领域地一项非常有趣的任务。它可以通过算法将一张低分辨率的图片放大成一张高分辨率地图片。这个事情乍一听挺简单的，普通的插值算法即可胜任。但其实里面大有玄机，尤其是细节的恢复。 目前该领域的发展引入了深度学习的方法，各种针对超分辨重构任务设计的深度学习网络结构层出不穷。 最近，来自俄罗斯斯科尔科沃科技研究院的博士生Dmitry Ulyanov，与其两个导师 Victor Lempitsky和Andrea Vedaldi，共同设计了一个无需在数据
AI 研习社按：本文由「图普科技」编译自 An Opinionated Introduction to AutoML and Neural Architecture Search 。
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 An Opinionated Introduction to AutoML and Neural Architecture Search （http://www.fast.ai/2018/07/16/auto-ml2/#auto-ml）
深度学习是人工智能模型的先驱。从图像识别、语音识别，到文字理解，甚至自动驾驶，深度学习的来临极大地丰富了我们对AI潜力的想象。
编者按：社区发现（Community Detection）是网络科学领域中一个经久不衰的重要问题。
今天学的论文是清华大学崔鹏老师工作《Structural Deep Network Embedding》（后简称 SDNE），并发表于 2016 KDD，目前为止共有 880 多引用，是一个非常经典的将深度学习应用于 NetWork Embedding 的算法。
1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;
深度学习系统可以摄取数据，转换数据，输出数据并传递数据，但并非所有的都能等同。没有算法适用于每个任务，找到最佳的算法可能是一个漫长而令人沮丧的过程。幸运的是，IBM开发了一个自动化流程的系统。
论文名称：A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，今天介绍的是我们知识星球图像降噪模型和数据集相关专题上线。
深度学习方法易受欺骗、易受攻击已经是研究者们达成的共识，追其根本原因，张钹归结为：大家只是在灯亮的方向对模型修修补补，没有向人类深入学习。
本文介绍的论文是《GateNet:Gating-Enhanced Deep Network for Click-Through Rate Prediction》 下载地址为：https://arxiv.org/pdf/2007.03519.pdf
有无穷无尽的计算资源并不一定可以为所欲为。但知识蒸馏似乎可以帮你尽量突破分布式随机梯度下降的瓶颈！
前言 之前在知乎上看到这么一个问题：在实际业务里，在工作中有什么用得到深度学习的例子么？用到 GPU 了么？，回头看了一下自己写了这么多东西一直围绕着traditional machine learning，所以就有了一个整理出深度学习在我熟悉的风控、推荐、CRM等等这些领域的用法的想法。 我想在这边篇文章浅入浅出的谈谈这几个方面，当然深度学习你所要了解必然不仅仅如此，后面如果有机会我会一篇篇的完善： CNN/RNN理解 Attention理解 深度学习（CNN和RNN）传统领域的简单应用 关于深度学习的一
---- 新智元专栏 作者：上海交通大学未来媒体网络协同创新中心 【新智元导读】训练一个高准确率的检测模型需要大量精细标注的图片数据，其成本很高。本文提出了一种弱监督协同学习框架，仅使用粗略标签的图片训练目标检测模型，测试结果显示其定位精确率和检测准确率均显著优于目前最先进的方法。 目标检测是机器视觉的基本问题，在视频监控、无人驾驶等场景都有广泛应用。随着深度学习的兴起，近年来涌现了大量优秀的目标检测模型。然而，训练一个高准确率的检测模型需要大量的以包围框形式精细标注的图片数据作为模型监督条件，需要
之前在知乎上看到这么一个问题：在实际业务里，在工作中有什么用得到深度学习的例子么？用到 GPU 了么？，回头看了一下自己写了这么多东西一直围绕着traditional machine learning，所以就有了一个整理出深度学习在我熟悉的风控、推荐、CRM等等这些领域的用法的想法。
趁着清明小假期，决定继续输出几篇文章。对于PyTorch学习教程系列，有了前几篇推文做铺垫，这次打算用三篇文章分别介绍一下深度学习中的三大基石：DNN、CNN、RNN。本文就从DNN开始，即深度神经网络。
摘要： 大家一定不会对近几年来日益热门的深度学习技术感到陌生。但是大家有没有想过，构成深度学习基础的深层卷积网络并不复杂，为什么这样的结构解决实际问题时能够取得如此神奇的效果？或许，我们可以从全息理论中找到答案。
在SMP会议上，感觉到了迁移学习的前景很乐观，感觉这个也是以后必学的知识，所以这里小编先放了这篇文章，即使现在看不懂的，也可以收藏，反正以后必须要了解哒！
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。
今天我们一起回顾一下近3年来的所有主流深度学习CTR模型，也是我工作之余的知识总结，希望能帮大家梳理推荐系统、计算广告领域在深度学习方面的前沿进展。
深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法，其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。
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