本文来源于学习知乎文章 CNN模型之MobileNet 小而高效的CNN有两个方向:一是对训练好的复杂模型进行压缩得到小模型;二是直接设计小模…
分类:神经网络
什么是自编码?
各位小伙伴们,大家好,今天让我们来如何用神经网络来处理非监督的学习,也就是AutoEncoder,自编码。 首先,我们听到自编码,一定会想到,AutoEncoder会是个什么码呢?是条形码,二维码,还是我们宅男们最不能忍…
没有免费午餐
好的,相信你多半可能是对这个标题产生兴趣才进来的,本文章可跟吃的没有任何关系呢,”没有免费午餐”定理(No Free Lunch,简称NFL)是Wolpert和Macerday提出的“最优化理论的…
基于深度学习的图像目标检测(上)
有了美丽的封面, 写的兴致又来了。 我们在“深度学习名校课程大全”里面介绍了深度学习的课程。 在“人工智能深度学习人物关系[全]”里面介绍了部分深度学习的人物。 这里简要概述下下部分图像目标检测深度学习模型。 前言 有一…
通道洗牌、变形卷积核、可分离卷积?盘点卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作。
CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革…
Face Aging with Contextual Generative Adversarial Nets
使用上下文对抗生成网络的人脸老化 摘要: 人脸老化——它对于输入的人脸给出老化的人脸——在多媒体研究中具有广泛的关注。最近很多基于条件对抗生成网络的方法取得的巨大的成功。他们可以生成图片拟合在每个单独的年龄组中的真实的人…
基于Tensorflow实现DeepFM
前言 DeepFM,Ctr预估中的大杀器,哈工大与华为诺亚方舟实验室荣耀出品,算法工程师面试高频考题,有效的结合了神经网络与因子分解机在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,这样的称号我可以写几十条出来…
神经网络入门
一、Motivations “Non-linear Hypotheses” 解决复杂非线性问题的方法之一 解决复杂非线性分类问题比Logistic回归有优势 二、Model representat…
AI Gossip
本文作者:七牛云人工智能实验室-林亦宁 原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26168331 什么是智能 根据传统的观点,智能来源于语言。只是问题在于,人类的语言不是世界上第一种语言。《人…
Pytorch中的仿射变换(affine_grid)
在看 pytorch 的 Spatial Transformer Network 教程 时,在 stn 层中的 affine_grid 与 grid_sample 函数上卡住了,不知道这两个函数该如何使用,经过一些实验终…
精简CNN模型系列之三:SkipNet
介绍 CNN模型为了追求精度提高层数已经是愈来愈多,可更多的层次带来的精度边际提升却不断减小。或者对某些输入图片而言,真正所需的layers并非那么多,只有一些真正模糊、特征不明显、即使人看上去也较难分辨的图片才需要较多…
机器学习面试基础知识 & 扩展-01
视频教程的总结和一些自行补充的内容,旨在尽可能的理解其原理。 本文持续更新地址:https://hellogod.cn: 个人博客机器学习面试基础知识 & 扩展-01 训练/开发/测试集 Tips 训练/开发/测…