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全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)

在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢?卷积神经网络这个术语又是从哪里而来?这些问题在本文中一一为大家解答。

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阿里巴巴全资收购知名CPU公司,铁了心做好“中国芯”!

阿里巴巴今日宣布,全资收购中国大陆唯一的自主嵌入式CPU IP Core公司——中天微系统有限公司(以下简称中天微)。 “收购中天微是阿里巴巴芯片布局的重要一环。”阿里巴巴CTO张建锋表示,IP Core是基础芯片能力的核心,进入IP Core领域是中国芯片实现“自主可控”的基础。

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【入门必备】史上最全的深度学习资源汇总,速藏!

之前,我们推荐过一期史上最全TensorFlow干货文章,今天,收福利的机会又来了,本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总,欢迎转发、点赞、收藏。

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Facebook、阿里入局,未来谁将主宰AI芯片?英特尔人工智能事业部副总裁专访

Facebook、阿里纷纷进军AI芯片,整个产业生态系统在升级,未来谁将主导AI芯片?日前,英特尔人工智能事业部副总裁、人工智能实验室和软件总经理Arjun Bansal博士接受了新智元的专访,对AI芯片局势以及AI技术的发展做了分析。

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深度学习将让图像处理变得简单通用

卷积神经网络能够让计算机高效而且完整的处理图像,而且不需要再对图像进行分解。这种方法最早是在2012年出现在技术领域,比如说Facebook借助这种深度学习技术识别照片上的面孔。但是科学家们一直难以把这种方法应用到生物学领域,部分原因源于两个领域之间的文化差异。

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快醒醒,一大波最新 AI 论文加开源代码来袭!

ETH-DS3Lab at SemEval-2018 Task 7: Effectively Combining Recurrent and Convolutional Neural Networks for Relation Classification and Extraction@theodoric008 推荐Relation Extraction 本文来自苏黎世联邦理工学院 DS3Lab,文章针对实体关系抽取任务进行了非常系统的实验,并在第十二届国际语义评测比赛 SemEval 2018 的语义关系抽取和分类任务上获得冠军。

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团队拙作《Python机器学习实战》

之前看国内外的 Python 机器学习的书,鲜有将机器学习到底怎么做人脸识别、怎么做风险控制、怎么做 OCR 算法模型列出的,并且真正的一个 Python 应用,不止是从机器学习库中导入一下配置一下参数那么简单。

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读书节最该买的书,我都帮你们挑出来了

过完漫长的冬天,送走了倒春寒,转眼4月也即将过半,我们有那么多的节日要过,对爱读书的真爱粉儿而言,读书节这个大日子,不放点福利哪行?

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一次神经网络的探索之旅-基于Tensorflow的路标识别

是否觉得理论的神经网络有点抽象呢?是否想知道神经网络具体是怎么应用呢?本文将一步一步引领你完成一个基于TensorFlow的交通路标识别项目。还等什么呢,快来看看吧。

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这10本由浅入深的好书,或让你成为机器学习领域的专家

机器学习是个跨领域的学科,而且在实际应用中有巨大作用,但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。 在这篇文章中,我挑选了10本书,这些书有不同的风格,主题也不尽相同,出版时间也不一样。因此,无论你是新手还是领域专家,定能找到适合你的。

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快切屏,老板来了!记一次有趣的深度学习实践

在你的工作时间,有没有上网浏览一些与你工作无关的网站呢? 每当这种时候,如果我发现老板不知何时已经站在我背后时,我会感到非常尴尬。当然,我可以迅速地切换屏幕,但这种行为实在是太可疑了,更何况有时我都不会注意到他已经在那了。所以,为了解决这个问题,我创建了一个使用Keras的系统,它能自动识别我

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最前沿:图文结合详解深度学习Memory & Attention

该文献主要介绍深度学习网络中语音、文字以及图片这块中的典型神经网络,重点介绍Memory与Attention的发展前沿,分析了几个详细的典型模型,说明Memory与Attention在文字、语音以及图片相关应用中的重要性。

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一次竞赛案例的分享——基于正则表达式的深度学习应用

正则表达式被用来定义文本的格式,而深度学习则被广泛应用在语音识别,机器翻译,计算机视觉等方面。当它们结合起来,会迸发出怎样的火花呢?

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如何快速使用Python神经网络识别手写字符?(文末福利)

在本文中,我们将进一步探讨一些使用Python神经网络识别手写字符非常有趣的想法。如果只是想了解神经网络的基本知识,那不必阅读本文,可以先阅读《Python神经网络编程》前面2章节的内容。 这是一个有趣的额外部分,所以节奏会稍微加快一些,但是我们仍然尝试使用简单的语言来解释这些想法。

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深度学习:随机值不可思议的有效性

随机性在深度学习中有多么重要?这篇文章或许能给你答案。

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想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这有一份自测题(附答案和解析)

人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步,而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移我们将看到机器学习无处不在从移动个人助理到电子商务网站的推荐系统。即使作为一个外行你也不能忽视机器学习对你生活的影响。 本次测试时面向对机器学习有一定了解的人。

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实践:基于深度学习的卫星图像超分辨率处理技术(一)

Yann Lecun曾将无监督学习比作蛋糕,将监督学习比作蛋糕上的糖霜,声称我们仅懂得如何做糖霜却不知道怎样才能做出蛋糕。在本篇文章中,我们提供了一份训练无监督学习算法的“蛋糕”配方,用来增强卫星图像。

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能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!

深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。

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间谍卫星的基础?YOLT——利用卷积神经网络对卫星影像进行多尺度目标检测(Part I)

利用卷积神经网络(CNN)对卫星影像进行多尺度目标检测,该文是在YOLO模型的基础上改进提出YOLT模型,该方法极大的提高了背景区分,并能够在不同尺度和多个传感器上快速检测出物体。

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深度学习和自然语言处理:诠释词向量的魅力

本次的主题是“word2vec”,主要是总结了Google公司的Mikolov等人关于词向量的工作(以及你可以用它做什么)。

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