会员
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
HarmonyOS
Chat2DB
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
会员中心
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
人工智能遇见磐创
博客园
首页
新随笔
联系
订阅
管理
上一页
1
···
51
52
53
54
55
56
57
58
59
···
79
下一页
2019年6月25日
CVPR 2019细粒度图像分类竞赛中国团队DeepBlueAI获冠军 | 技术干货分享
摘要: 【导读】CVPR 2019细粒度图像分类workshop的挑战赛公布了最终结果:中国团队DeepBlueAI获得冠军。本文带来冠军团队解决方案的技术分享。 近日,在Kaggle上举办的CVPR 2019 Ca...
阅读全文
posted @ 2019-06-25 21:03 人工智能遇见磐创
阅读(778)
评论(0)
推荐(0)
2019年6月22日
谷歌出品EfficientNet:比现有卷积网络小84倍,比GPipe快6.1倍
摘要: 【导读】谷歌AI研究部门华人科学家再发论文《EfficientNet:重新思考CNN模型缩放》,模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练,而使用EfficientNet...
阅读全文
posted @ 2019-06-22 22:59 人工智能遇见磐创
阅读(217)
评论(0)
推荐(0)
2019年6月21日
一文总结学习机器学习的12张思维导图|干货
摘要: 【磐...
阅读全文
posted @ 2019-06-21 22:08 人工智能遇见磐创
阅读(1208)
评论(0)
推荐(0)
最新SCI影响因子发布!Nature屠榜,AI领域Top 1000期刊盘点
摘要: 【导读】2018年度SCI期刊影响因子最新发布,Nature、Science、Cell三大神刊排名前列。新智元摘取其中有关人工智能、机器学习、计算机视觉、机器人学等领域的期刊并做简要介绍,希望对读者选择投稿期刊...
阅读全文
posted @ 2019-06-21 22:08 人工智能遇见磐创
阅读(1691)
评论(0)
推荐(0)
2019年6月20日
虚拟对抗训练:一种新颖的半监督学习正则化方法
摘要: 特约作者 | 曹凯本文介绍一种名叫Virtual Adversarial Training (VAT) [1]的方法,是一种对于给定条件标签分布 的数据度量该分布局部光滑性的一种方法。其实就是对于每一个数据点,...
阅读全文
posted @ 2019-06-20 22:15 人工智能遇见磐创
阅读(425)
评论(0)
推荐(0)
Hinton老爷子CapsNet再升级,结合无监督,接近当前最佳效果
摘要: 2017 年,Geoffrey Hinton 在论文《Dynamic Routing Between Capsules》中提出 CapsNet 引起了极大的关注,同时也提供了一个全新的研究的方向。今日,Caps...
阅读全文
posted @ 2019-06-20 22:15 人工智能遇见磐创
阅读(234)
评论(0)
推荐(0)
2019年6月19日
Dropout的前世与今生
摘要: Dropout 是一类用于神经网络训练或推理的随机化技术,这类技术已经引起了研究者们的广泛兴趣,并且被广泛地应用于神经网络正则化、模型压缩等任务。虽然 Dropout 最初是为密集的神经网络层量身定制的,但是最...
阅读全文
posted @ 2019-06-19 22:10 人工智能遇见磐创
阅读(424)
评论(0)
推荐(0)
2019年6月18日
仅用200个样本就能得到当前最佳结果:手写字符识别新模型TextCaps
摘要: 由于深度学习近期取得的进展,手写字符识别任务对一些主流语言来说已然不是什么难题了。但是对于一些训练样本较少的非主流语言来说,这仍是一个挑战性问题。为此,本文提出新模型TextCaps,它每类仅用200个训练样本...
阅读全文
posted @ 2019-06-18 22:53 人工智能遇见磐创
阅读(284)
评论(0)
推荐(0)
2019年6月17日
50行代码实现GAN | 干货演练
摘要: 2014年,Ian Goodfellow和他的同事发表了一篇论文,向世界介绍了生成对抗网络(GAN)。通过对计算图和博弈论的创新性组合,他们表明如果有足够的建模能力,两个相互对抗的模型可以通过普通的反向传播进行共...
阅读全文
posted @ 2019-06-17 22:34 人工智能遇见磐创
阅读(341)
评论(0)
推荐(0)
2019年6月16日
推荐|近期热点机器学习git项目
摘要: No1: InterpretML by Microsoft——Machine Learning Interpretabilitygithub地址:https://github.com/microsoft/in...
阅读全文
posted @ 2019-06-16 22:08 人工智能遇见磐创
阅读(257)
评论(0)
推荐(0)
上一页
1
···
51
52
53
54
55
56
57
58
59
···
79
下一页
公告