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深度学习

基于深度学习的视觉三维重建研究总结
基于深度学习的视觉三维重建研究总结
在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行 ...
ICCV 2019 Best Paper :SinGAN 解读,强烈推荐!
ICCV 2019 Best Paper :SinGAN 解读,强烈推荐!
生成对抗网络(GAN)在对视觉数据的高维分布建模方面取得了巨大飞跃。特别是用类别特定数据集(如人脸、卧室)进行训练时,非条件GAN在生成逼真的、高质量样本方面已取得显著成功。但建模具有多个类别、高度多样化的 ...
机器学习框架局势突变:TensorFlow逐渐式微,PyTorch横扫顶会
机器学习框架局势突变:TensorFlow逐渐式微,PyTorch横扫顶会
自从深度学习在 2012 年重新占据主导地位以来,许多机器学习框架争相成为研究人员和从业者的新宠。从 Caffe 和 Theano 的早期学术成果,到工业界支持的大型 PyTorch 和 TensorFlow,如此多的选择,如洪水般涌来,使 ...
TensorFlow 2.0 模型:循环神经网络
TensorFlow 2.0 模型:循环神经网络
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种适宜于处理序列数据的神经网络,被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。在实际使用时往往使用一些常见的改进型,如 LSTM(长短期记忆神经网络,解决了长序 ...
TensorFlow 2.0 模型:Keras 训练流程及自定义组件
TensorFlow 2.0 模型:Keras 训练流程及自定义组件
Keras Sequential/Functional API 模式建立模型,最典型和常用的神经网络结构是将一堆层按特定顺序叠加起来,那么,我们是不是只需要提供一个层的列表,就能由 Keras 将它们自动首尾相连,形成模型呢?Keras 的 Sequ ...
【GNN】一份完全解读:是什么使神经网络变成图神经网络?
【GNN】一份完全解读:是什么使神经网络变成图神经网络?
最近,Graph Neural Network(GNN)在很多领域日益普及,包括社交网络、知识图谱、推荐系统甚至于生命科学。GNN在对节点关系建模方面表现十分突出,使得相关的研究领域取得了一定突破。本文将就“为什么图有用”、“ ...
谷歌TF2.0凌晨发布!“改变一切,力压PyTorch”
谷歌TF2.0凌晨发布!“改变一切,力压PyTorch”
TensorFlow 2.0终于来了!今天凌晨,这个全球用户最多的深度学习框架,正式放出了2.0版本。Google深度学习科学家、Keras作者François Chollet热情的表示:“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台,它改 ...
春节 幸运飞艇TensorFlow 2.0 正式版现已发布
TensorFlow 2.0 正式版现已发布
TensorFlow 2.0 让 ML 应用的开发变得更容易。Keras 与 Eager Execution 更紧密地结合至 TensorFlow 并成为默认选项,并以原生 Python 的方式执行函数,TensorFlow 2.0 让开发应用的体验变得更接近于原生 Python 开 ...
复杂网络算法在平台业务安全中的应用
复杂网络算法在平台业务安全中的应用
对于电商平台和社交平台为主的平台业务,其安全涉及方方面面,常见的如刷 单、黑灰产。本文以 Louvain、FRAUDAR 和 CatchSync 这三种典型的复杂网络算法(基于图的挖掘算法)为例,结合实际业务场景,包括交易、社交 ...
【学界】深度学习如何影响运筹学?
【学界】深度学习如何影响运筹学?
狭义的运筹学,往往特指采用LP/MILP/MIP/QP/NP 等数学模型建模、采用精确算法/启发式算法在线求解并得到满意方案以及进行相关理论分析的一类技术。所以,运筹学最早是作为应用数学的一个分支,服务于人们解决各行各 ...
最强深度学习优化器Ranger开源:RAdam+LookAhead强强结合
最强深度学习优化器Ranger开源:RAdam+LookAhead强强结合
RAdam 可以说是优化器在开始训练时的最佳基础。RAdam 利用动态整流器根据方差调整 Adam 的自适应动量,并有效提供能够根据当前数据集定制的自动预热机制,能够确保训练以扎实的基础顺利迈出第一步。LookAhead 则受到 ...
告别调参炼丹,谷歌“权重无关”神经网络开源了!
告别调参炼丹,谷歌“权重无关”神经网络开源了!
当训练神经网络完成一项给定任务时,无论是图像分类还是强化学习,通常都需要调优与网络中每个连接相关的一组权重。另一种已经取得实质性进展的成功的神经网络创建方法是神经架构搜索,它利用人工设计的组件(如卷积 ...
彻底解决梯度爆炸问题,新方法不用反向传播也能训练ResNet
彻底解决梯度爆炸问题,新方法不用反向传播也能训练ResNet
反向传播是深度学习算法中必不可少的组成部分,但是其固有的梯度爆炸(消失),计算速度慢等问题一直困扰着学界。近日,新西兰维多利亚惠灵顿大学的研究者提出了一种新型的算法,可以让深度学习在不依赖反向传播的情 ...
模型剪枝,不可忽视的推断效率提升方法
模型剪枝,不可忽视的推断效率提升方法
目前,深度学习模型需要大量算力、内存和电量。当我们需要执行实时推断、在设备端运行模型、在计算资源有限的情况下运行浏览器时,这就是瓶颈。能耗是人们对于当前深度学习模型的主要担忧。而解决这一问题的方法之一 ...
基于PyTorch的「Keras」:除了核心逻辑通通都封装
基于PyTorch的「Keras」:除了核心逻辑通通都封装
Keras 和 PyTorch 都是对初学者最友好的深度学习框架,它们用起来就像描述架构的简单语言一样,告诉框架哪一层该用什么就行。很多研究者和开发者都在考虑到底哪一个框架更好,但目前两个框架都非常流行,它们都各有 ...

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