计算机视觉是将图像和视频转换成机器可理解的信号的主题。利用这些信号，程序员可以基于这种高级理解来进一步控制机器的行为。在许多计算机视觉任务中，图像分类是最基本的...

Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景...

本文解读了一种新的深度学习故障诊断方法——残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)，加入了笔者自己的理解。

本文提出了一种无监督的视觉跟踪方法。与使用大量带注释数据进行监督学习的现有方法不同，本文的CNN模型是在无监督的大规模无标签视频上进行训练的。动机是，强大的跟踪...

Sigmoid函数将特征压缩到了(0,1)区间，0端对应抑制状态，而1对应激活状态，中间部分梯度较大。Sigmoid函数可以用来做二分类，但其计算量较大，并且容...

本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和Mobi...

https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105590515

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式，这一节我们换新的思路来看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，D...

随着人工智能时代的到来，下一代媒体将由人工智能驱动，人工智能可能给数字内容领域带来重塑。其中，可以实现换脸、人脸合成、语音合成、视频生成甚至数字虚拟人等诸多应用...

我们知道的远比我们说出来的要多得多，我们不知道的远比我们知道的要多得多，我们不知道我们不知道的远比我们不知道的要多得多……

论文: Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

这一节我们总结FM另外两个远亲NFM，AFM。NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造。上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息，...

本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的分类模型章节的实践教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

现在越来越多的手机要使用到深度学习了，比如一些图像分类，目标检测，风格迁移等等，之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好，首先是速度问题，图...

我们上一章使用MNIST数据集进行训练，获得一个可以分类手写字体的模型。如果我们数据集的数量不够，不足于让模型收敛，最直接的是增加数据集。但是我们收集数据并进行...

除了卷积神经网络，深度学习中还有循环神经网络也是很常用的，循环神经网络更常用于自然语言处理任务上。我们在这一章中，我们就来学习如何使用PaddlePaddle来...

上一章我们通过学习线性回归例子入门了深度学习，同时也熟悉了PaddlePaddle的使用方式，那么我们在本章学习更有趣的知识点卷积神经网络。深度学习之所以那么流...

在第二章，我们已经学习了如何使用PaddlePaddle来进行加法计算，从这个小小的例子中，我们掌握了PaddlePaddle的使用方式。在本章中，我们将介绍使...

在第一章介绍了PaddlePaddle的安装，接下来我们将介绍如何使用PaddlePaddle。PaddlePaddle是百度在2016年9月27日开源的一个深...

PaddlePaddle还可以迁移到Android或者Linux设备上，在这些部署了PaddlePaddle的设备同样可以做深度学习的预测。在这篇文章中我们就介...