Deep Learning 深度学习 - 随笔分类 - Alan_Fire

深度学习在美团配送ETA预估中的探索与实践

摘要：1.背景 ETA（Estimated Time of Arrival，“预计送达时间”），即用户下单后，配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中。送达时间预测的结果，将会以”预计送达时间”的形式，展现在用户的客户端页面上，是配送系统中非常重要的参数，直接影响了用户的下单意愿、运力调度、骑手考核，进而阅读全文

posted @ 2019-06-13 12:20 Alan_Fire 阅读(1184) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pythia：Facebook最新开源的视觉、语言多任务学习框架

摘要：Facebook 发布了一个全新的多任务学习框架 Pythia，它基于 PyTorch 且可用于视觉和语言的联合任务。Pythia 是一种模块化的即插即用框架，数据科学家和机器学习开发者能快速构建、复现和构建基准模型。项目地址：https://github.com/facebookresearch 阅读全文

posted @ 2019-05-31 00:07 Alan_Fire 阅读(639) 评论(0) 推荐(0) 编辑

关于图算法 & 图分析的基础知识概览

摘要：网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/ 你肯定没有读过这本书，因为这本书的发布日期是2019年5月。本文会覆盖该书的大部分内容，读完这篇，你能够了解图算法的基本概念。关于此书，作为市面阅读全文

posted @ 2019-05-26 01:29 Alan_Fire 阅读(7850) 评论(3) 推荐(0) 编辑

如何更好地测量神经网络表示相似性

摘要：近期很多研究试图通过对比神经网络表示来理解神经网络的行为。谷歌大脑 Simon Kornblith、Geoffrey Hinton 等人的一项新研究引入了 centered kernel alignment (CKA) 作为相似性指数，并分析 CKA、线性回归、典型相关分析（CCA）等相关方法之间的阅读全文

posted @ 2019-05-21 22:44 Alan_Fire 阅读(1147) 评论(0) 推荐(0) 编辑

理论优美的深度信念网络--Hinton北大最新演讲

摘要：什么是深度信念网络深度信念网络是第一批成功应用深度架构训练的非卷积模型之一。在引入深度信念网络之前，研究社区通常认为深度模型太难优化，还不如使用易于优化的浅层ML模型。2006年，Hinton等研究者在Science上表示，深度信念网络在MNIST数据集上表现超过带核函数的支持向量机，以此证明深阅读全文

posted @ 2019-05-21 14:50 Alan_Fire 阅读(1517) 评论(0) 推荐(0) 编辑

论文：利用深度强化学习模型定位新物体(VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS)

摘要：这是一篇被ICLR 2019 接收的论文。论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects)。举例来说，在「厨房」这一场景中，有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上，同为水果的物体，如「橙子」，会出现阅读全文

posted @ 2019-05-21 14:18 Alan_Fire 阅读(1157) 评论(0) 推荐(0) 编辑

计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合

摘要：一、特征提取Feature Extraction： · SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] · PCA-SIFT [2] [Project] · Affine-SIFT [3] [Project] · SURF [4] [OpenSURF] 阅读全文

posted @ 2019-03-29 19:21 Alan_Fire 阅读(446) 评论(0) 推荐(0) 编辑

126篇殿堂级深度学习论文分类整理从入门到应用

摘要：如果你有非常大的决心从事深度学习，又不想在这一行打酱油，那么研读大牛论文将是不可避免的一步。而作为新人，你的第一个问题或许是：“论文那么多，从哪一篇读起？” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是：“从入门到绝望，无止境的深度学习论文”。请诸位备好道具，开启头悬梁锥刺股的学霸姿势。开个玩笑。但阅读全文

posted @ 2019-03-29 19:19 Alan_Fire 阅读(682) 评论(0) 推荐(0) 编辑

一文读懂社交网络分析（附应用、前沿、学习资源）

摘要：本文主要阐述：社交网络的结构特性与演化机理社交网络群体行为形成与互动规律社交网络信息传播与演化机理社交网络分析的应用社交网络前沿研究学习资料参考资料社交网络的结构特性与演化机理社交网络群体行为形成与互动规律社交网络信息传播与演化机理社交网络分析的应用社交网络前沿研究学习资料阅读全文

posted @ 2019-03-29 13:40 Alan_Fire 阅读(12214) 评论(0) 推荐(1) 编辑

新型DenseBody框架:一张照片获得3D人体信息

摘要：多年以来，如何从单一图像估计人体的姿势和形状是多项应用都在研究的问题。研究者提出不同的方法，试图部分或者联合地解决此问题。本文将介绍一种端到端的方法，使用 CNN 直接从单个彩色图像重建完整的 3D 人体几何。该领域的早期研究使用迭代优化方法从 2D 图像估计人体姿势和形状信息，一般通过不断优化估阅读全文

posted @ 2019-03-28 22:54 Alan_Fire 阅读(611) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像超分辨率项目帮你「拍」出高清照片

摘要：相机不够算法凑，拥有超级拍照能力的手机也离不开算法的加持。本文介绍的图像超分辨率项目可以帮你补齐相机镜头的短板。华为 P30 发布会上展示的埃菲尔铁塔高清远距离照片今天，一位 Reddit 网友贴出了自己基于 Keras 的图像超分辨率项目，可以让照片放大后依然清晰。先来看一下效果。放大数倍后阅读全文

posted @ 2019-03-27 22:33 Alan_Fire 阅读(785) 评论(0) 推荐(0) 编辑

入坑机器学习？听听MIT在读博士的AI心得

摘要：我的一个朋友最近正要开始人工智能的研究，他问及我在 AI 领域近两年的研究中有哪些经验教训。本文就将介绍这两年来我所学到的经验。其内容涵盖日常生活到 AI 领域中的一些小技巧，希望这可以给你带来一些启发。开始找到一个你感觉合适的人询问「傻问题」最初，我非常害怕自己的同事，羞于向人提问，因为这可阅读全文

posted @ 2019-03-26 01:02 Alan_Fire 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑

旷视等Oral论文提出GeoNet：基于测地距离的点云分析深度网络

摘要：基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索，但是，如此重要的连接性信息在点云中是缺失的。为此，旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络，称之为 GeoNet，可建模点云所潜在表征的网格曲面特征。为证明这种学习型的测地表示的有效性，旷视西雅图研究院、UCLA 等机构提阅读全文

posted @ 2019-03-25 23:52 Alan_Fire 阅读(263) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习综述论文：从起源到具体算法

摘要：本文为大家从最基础的角度来为大家解读什么是深度学习，以及深度学习的一些前沿发展。自 2012 年多伦多大学 Alex Krizhevsky 等人提出 AlexNet 以来，深度学习作为一种机器学习的强大方法逐渐引发了今天的 AI 热潮。随着这种技术被应用到各种不同领域，人们已经开发出了大量新模型与阅读全文

posted @ 2018-12-04 17:40 Alan_Fire 阅读(787) 评论(0) 推荐(0) 编辑

如何快速选择最合适的物体检测框架：一个基于深度学习物体检测算法的简单测评

摘要：本文的主要内容来自于Google的一篇2017年的CVPR论文，“Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors”，这篇文章从各种不同的角度比较了现今几大流行的深度学习检测算法，即Faster RCNN，SSD和阅读全文

posted @ 2018-12-04 16:33 Alan_Fire 阅读(1259) 评论(0) 推荐(0) 编辑

从神经网络到卷积神经网络（CNN）

摘要：我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV l 阅读全文

posted @ 2018-12-04 14:13 Alan_Fire 阅读(511) 评论(0) 推荐(0) 编辑

基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

摘要：Object Detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方阅读全文

posted @ 2018-12-04 14:11 Alan_Fire 阅读(292) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CS229 6.18 CNN 的反向传导算法

摘要：本文主要内容是 CNN 的 BP 算法，看此文章前请保证对CNN有初步认识。网络表示 CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层，典型的卷积神经网络中（比如LeNet-5 ），开始几层都是卷积和池化的交替，然后在靠近输出的地方做成全连接网络，这时候已经将所有两维2D的特征maps转化为阅读全文

posted @ 2018-11-27 00:47 Alan_Fire 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CS229 6.17 Neurons Networks convolutional neural network（cnn）

摘要：之前所讲的图像处理都是小 patchs ，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)的数量将达到1012级别，为了减少参数规模，加快训练速度，CNN应运而生。CNN就像辟邪剑谱一样，正常人练得很挫，一旦自宫后，就变阅读全文

posted @ 2018-11-27 00:45 Alan_Fire 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑

用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译

摘要：摘要：本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。本文讲的是用深度学习解决自然阅读全文

posted @ 2018-11-19 09:54 Alan_Fire 阅读(634) 评论(0) 推荐(0) 编辑

随笔分类 - Deep Learning 深度学习