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。
AI 科技评论按：近年来，深度学习的繁荣，尤其是神经网络的发展，颠覆了传统机器学习特征工程的时代，将人工智能的浪潮推到了历史最高点。然而，尽管各种神经网络模型层出不穷，但往往模型性能越高，对超参数的要求也越来越严格，稍有不同就无法复现论文的结果。而网络结构作为一种特殊的超参数，在深度学习整个环节中扮演着举足轻重的角色。在图像分类任务上大放异彩的ResNet、在机器翻译任务上称霸的Transformer等网络结构无一不来自专家的精心设计。这些精细的网络结构的背后是深刻的理论研究和大量广泛的实验，这无疑给人们带来了新的挑战。
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无论你是学习机器学习还是深度学习，看学术论文必不可少。作为 AI 初学者而言，如何挑选更适合自己、更容易学习的 AI 论文尤为重要！真的会起到事半功倍的效果。
针对传统的多类别图像分类任务，经典的CNN网络已经取得了非常优异的成绩，但在处理细粒度图像数据时，往往无法发挥自身的最大威力。
深度学习，目标检测，图像，智能驾驶 编译：牛喀网-钱伟 前言 本篇关注基础网络架构的演进和处理分类、定位这一矛盾问题上的进展。 基础网络结构的演进 基础网络（Backbone network）作为特征提取器，对检测模型的性能有着至关重要的影响。在分类任务的权威评测集ImageNet上，基于卷积网络的方法已经取得超越人类水平的进步，并也促使ImageNet完成了她的历史使命。这也是机器视觉领域的整体进步，优秀的特征、深刻的解释都为其他任务的应用提供了良好的基础。在本节中，我们选取了几个在检测任务
随着AI的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已经成为从业者使用的最经典，也是最高效的神经网络架构之一。
从此篇开始，我们对近几年检测领域的工作提供一个概览，并试图从中归纳出一些趋势。由于篇幅和视野所限，文章不会求全，相对注重思路的演进，淡化实验结果的报告。事实上，我们并没有看到这一任务上的"The Best Paper"和"The Final Paper"，现阶段的工作远远没有到解决这一问题的程度，深度学习模型也仍然是非常年轻的研究领域。
LeNet 即 LeNet5，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，做为最早的卷积神经网络之一，是许多神经网络架构的起点，其网络结构如图所示。
有三AI知识星球的"网络结构"板块已经正式升级为“网络结构1000变”，顾名思义，就是要更新1000+网络结构解读，同时该板块还有以下变化。
作者：我爱机器学习 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22094600 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
2022年4月20日，印度CSIR国家化学实验室的RAM RUP SARKAR研究团队在Journal of biosciences上发表论文Emerging landscape of molecular interaction networks: Opportunities, challenges and prospects。
本文将介绍一种在线网络工具，可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。学习Caffe的同学，一定很熟悉Netscope。它就是用来可视化Caffe的prototxt文件，那么prototxt文件又是啥呢？
一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。
循环神经网络（recurrent neural network，RNN），是一类专门用于处理序列数据（时间序列、文本语句、语音等）的神经网络，尤其是可以处理可变长度的序列；在与传统的时间序列分析进行比较的过程之中，RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好，而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势，最具有代表性的就是LSTM（long short-term memory），而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发，再到LSTM的网络结构和原理，对其有一个基本的认识和阐述；
论文: DARTS: Differentiable Architecture Search
随着社交媒体的飞速发展，在线社交网络成为了人们赖以生存的第二世界。大规模社交网络用户的形成使得传统的网络表示方法遇到了瓶颈，由于随着深度学习技术的蓬勃发展以及受自然语言处理领域词嵌入技术的启发，自动学习网络中节点的向量表示成为近年来的研究热点。
导读：PaddleCV是飞桨开源的产业级CV工具与预训练模型集，提供了依托于百度实际产品打磨，能够极大地方便 CV 研究者和工程师快速应用。使用者可以使用PaddleCV 快速实现图像分类、目标检测、图像分割、视频分类和动作定位、图像生成、度量学习、场景文字识别和关键点检测8大类任务，并且可以直接使用百度开源工业级预训练模型进行快速应用于工业、农业、医疗、零售、媒体、驾驶等领域。用户在极大地减少研究和开发成本的同时，也可以获得更好的基于产业实践的应用效果。
以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果。在实践中，网络架构可以显著影响学习效率，一个好的神经网络架构能够融入问题的先验知识，稳定网络训练，提高计算效率。目前，经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索（NAS）[1]、以及基于优化的网络设计方法 [2]。人工设计的网络架构如 ResNet 等；神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构；基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开（algorithm unrolling），该方法通常在有显式目标函数的情况下，从优化算法的角度设计网络结构。
如图是经典网络GoogleNet的网络结构图，如果将每层均用上篇内容的表示方法，则代码过于冗长。观察到网络结构中有很多重复部分，因此可以使用Class对重复部分进行封装。
本文介绍了计算机视觉领域中的经典算法及其在Tesla产品中的应用。这些算法包括HOG、SIFT、SURF、ORB、CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、YOLO v2、ResNet、Inception、EfficientNet、Caffe、TensorFlow、Keras、OpenCV等，以及这些算法在自动驾驶、目标检测、人脸识别、图像分割、目标跟踪等应用场景中的实践案例。此外，作者还分享了在深度学习、计算机视觉领域中的代码、学习资料、开源项目、竞赛排名等方面的信息，供读者学习和参考。
大家好，欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏，本期给大家分享图像和视频超分辨相关的资源。
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例，展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时，本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络，包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5 LeNet-5主要是针对灰度设计的，所以其输入较小，为32×32×1，其结构如下：
近年来，深度学习技术在很多方向都取得了巨大的成功，但由于深度神经网络计算复杂度高，模型参数量大，限制了其在一些场景和设备上进行部署，特别是在移动嵌入式设备的部署。因此，模型小型化技术成为最近几年学术界和工业界研究的热点，模型小型化技术也从最开始的网络剪枝、知识蒸馏、参数量化等发展为最新的神经网络架构搜索（NAS）和自动模型压缩等技术。
由香港大学CVMI Lab和牛津大学合作提出了一种点云上具有动态内核组装的位置自适应卷积——PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on Point Clouds，论文已被CVPR2021接收。
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
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。
在对卷积的含义有了一定的理解之后，我们便可以对CNN在最简单的计算机视觉任务图像分类中的经典网络进行探索。CNN在近几年的发展历程中，从经典的LeNet5网络到最近号称最好的图像分类网络EfficientNet，大量学者不断的做出了努力和创新。本讲我们就来梳理经典的图像分类网络。
本文作者对NAS任务中强化学习的效率进行了深入思考，从理论上给出了NAS中强化学习收敛慢的原因。该论文提出了一种全新的经济、高效且自动化程度高的神经网络结构搜索（NAS）方法。他们通过深入分析NAS任务的MDP，提出了一个更高效的方法——随机神经网络结构搜索，重新建模了NAS问题。与基于强化学习的方法（ENAS）相比，SNAS的搜索优化可微分，搜索效率更高。与其他可微分的方法（DARTS）相比，SNAS直接优化NAS任务的目标函数，搜索结果偏差更小。此外，基于SNAS保持了随机性（stochasticity）的优势，该论文进一步提出同时优化网络损失函数的期望和网络正向时延的期望，自动生成硬件友好的稀疏网络。
在深度学习过程中，获取数据集后，在搭建自己的网络之前需要进行的是微调，通过别人现有的网络观察自己数据的实验结果，并在此基础上，初步确定自己网络的大体结构，其中微调的步骤主要有以下几步： 1) 获取已有网络的结构（prototxt）和网络参数（caffemodel），可以从网上下载经典的网络模型与网络结构 2) 准备好自己的数据集，一般情况下转换成为lmdb格式。 3) 关于均值的计算，可以直接用caffe中的 make_imagenet_mean.sh文件进行计算，有的网络结
y轴是错误率。由图看出在较早期的拘役2⁓4层神经网络结构的shallow错误率高达25.8%和28.2%。而后在alexnet出现后，一下子将错误率降到了16.4%、而后具有19层结构的VGG网络和22层的GoogleNet进一步将错误率降到了7.3%和6.7%。而后发现的ResNet更是将错误率降到了3.57%。
这是专栏《图像分割模型》的第8篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络（CNN）算法，由Yann LeCun等人于1998年提出。它是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，将深度学习引入到了计算机视觉领域。LeNet-5算法由七个网络层组成，其中包含了卷积层、池化层和全连接层，以及非线性激活函数等。
深度学习是基于多层神经网络的一种对数据进行自动表征学习的框架，能使人逐步摆脱传统的人工特征提取过程，它的基础之一是distributed representation，读论文时注意以下概念区分：
导读 人脑在静息状态下，可以利用功能连接将其划分为一些经典大尺度功能网络。这些网络分管不同的认知功能，例如，一个极为重要的网络——默认网络（DMN）主要参与人的内在导向认知活动，像是记忆、社交思维以及奖赏机制。在之前基于平均后的群组水平数据的研究中，尽管参与了多重认知活动，默认网络仍被划分为一个网络整体。这令人不禁遐想，默认网络是否存在稳定的负责不同单一认知功能的子网络呢？这篇于近期发表在《PNAS》的文章 ”Default-mode network streams for coupling to language and control systems” 不同之前研究的方法，其利用多次重复采集的个体水平静息态数据，来探究这一问题。本文即对该研究进行解读。
今天看到一个帖子，说是商汤面试的氛围很好，面试的内容很仔细，而且整体下来的效率非常高。
卷积神经网络学习路线这个系列旨在盘点从古至今对当前CV影响很大的那些经典网络。为了保证完整性我会将之前漏掉的一些网络补充下去，已经介绍了非常多的经典网络，这个系列可能也快要迎来完结了。接着卷积神经网络学习路线（九）| 经典网络回顾之GoogLeNet系列 也就是Inception V3之后，Google提出了XceptionNet，这是对Inception V3的一种改进，主要使用了深度可分离卷积来替换掉Inception V3中的卷积操作。
下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。
MNIST项目基本上是深度学习初学者的入门项目，本文主要介绍使用keras框架通过构建CNN网络实现在MNIST数据集上99+的准确率。温馨提示，文末有福利哦。
今天总结了一些关于「卷积神经网络」的经典论文分享给大家，希望可以给大家发论文提供一些灵感。
本文解读的是 CVPR 2020 论文《When NAS Meets Robustness: In Search of Robust Architectures against Adversarial Attacks》，作者来自香港中文大学、MIT。
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 严谨文 校对 / 凡江 整理 / 雷锋字幕组 本期论文：结合分层表示的高级架构搜索 Hierarchical Representations For Efficient Architecture Search ▷ 观看论文解读 说到学习算法，为什么我们不让神经网络学习其本身的架构呢？ 这个新算法正是关于架构搜索的。 到目前为止，这并不是第一个可以解决这个问题的办法。但它无疑是艺术层面上的一个显著的进步。它代表了作为有机体的神经网络结构，可以通过遗传算法
Caffe深度学习框架支持多种编程接口，包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类别；同时，为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小，使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。
2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络，并命名为VGGNet。VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络，该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet（我们之后会介绍）。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
机器之心原创 机器之心编辑部 全球机器智能峰会（GMIS 2017），是全球人工智能产业信息服务平台机器之心举办的首届大会，邀请来自美国、欧洲、加拿大及国内的众多顶级专家参会演讲。本次大会共计 47
最近，地平线-华中科技大学计算机视觉联合实验室提出了一个新颖的 Differentiable NAS 方法——DenseNAS， 该方法可以搜索网络结构中每个 block 的宽度和对应的空间分辨率。本文将会从简介、对于网络规模搜索的思路、实现方法以及实验结果等方面诠释 DenseNAS 这一新的网络结构搜索方法。
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