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  • AWS推出MXNet模型服務(wù)器

    AWS推出MXNet模型服務(wù)器

    摘要：部署深度學(xué)習(xí)模型不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)，它要求收集各種模型文件搭建服務(wù)棧初始化和配置深度學(xué)習(xí)框架暴露端點(diǎn)實(shí)時(shí)發(fā)送度量指標(biāo)，并運(yùn)行自定義的預(yù)處理和后置處理邏輯代碼，而這些僅僅是繁雜步驟中的一部分。開(kāi)源的極大簡(jiǎn)化了的深度學(xué)習(xí)模型部署過(guò)程。 什...

    hover_lewhover_lew 評(píng)論0 收藏0
  • 谷歌開(kāi)源TFGAN：輕量級(jí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)工具庫(kù)

    谷歌開(kāi)源TFGAN：輕量級(jí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)工具庫(kù)

    摘要：然而，對(duì)于廣大工程人員而言，應(yīng)用新技術(shù)仍存在挑戰(zhàn)，谷歌最近開(kāi)源的庫(kù)解決了這個(gè)問(wèn)題。為使開(kāi)發(fā)者更輕松地使用進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，谷歌最近開(kāi)源了，一個(gè)實(shí)現(xiàn)輕松訓(xùn)練和評(píng)估的輕量級(jí)庫(kù)。 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）自被 Ian Goodfellow 等人提出以來(lái)，以其優(yōu)異的性能獲...

    _DangJin_DangJin 評(píng)論0 收藏0
  • 思考VC維與PAC：如何理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的泛化理論？

    思考VC維與PAC：如何理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的泛化理論？

    摘要：但在年春季關(guān)于理論機(jī)器學(xué)習(xí)的課程上，泛化理論專家表達(dá)了對(duì)這篇論文的不滿，尤其是其標(biāo)題。在一個(gè)相關(guān)的說(shuō)明中，及其聯(lián)合作者的幾篇更早期的論文已經(jīng)提出了與張弛原等人對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)的看法相當(dāng)相似的觀點(diǎn)。 深度學(xué)習(xí)的理論還存在諸多神秘之處。近來(lái)很多...

    jsbintaskjsbintask 評(píng)論0 收藏0
  • 一文概覽深度學(xué)習(xí)中的五大正則化方法和七大優(yōu)化策略

    一文概覽深度學(xué)習(xí)中的五大正則化方法和七大優(yōu)化策略

    摘要：近來(lái)在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度模型在各種復(fù)雜的任務(wù)中表現(xiàn)十分優(yōu)秀。機(jī)器學(xué)習(xí)中最常用的正則化方法是對(duì)權(quán)重施加范數(shù)約束。 近來(lái)在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度模型在各種復(fù)雜的任務(wù)中表現(xiàn)十分優(yōu)秀。例如卷積神...

    2shou2shou 評(píng)論0 收藏0
  • Keras之父：大多數(shù)深度學(xué)習(xí)論文都是垃圾，炒作AI危害很大

    Keras之父：大多數(shù)深度學(xué)習(xí)論文都是垃圾，炒作AI危害很大

    摘要：?jiǎn)柹疃葘W(xué)習(xí)社區(qū)現(xiàn)在面臨的主要挑戰(zhàn)是什么答打擊炒作發(fā)展倫理意識(shí)獲得科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性。深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)直是科學(xué)的重災(zāi)區(qū)。 Keras之父、谷歌大腦人工智能和深度學(xué)習(xí)研究員Fran?ois Chollet撰寫(xiě)了一本深度學(xué)習(xí)Python教程實(shí)戰(zhàn)書(shū)籍《Python深度學(xué)習(xí)》，書(shū)中介紹了深...

    RyanHooRyanHoo 評(píng)論0 收藏0
  • 從Pix2Code到CycleGAN：2017年深度學(xué)習(xí)重大研究進(jìn)展全解讀

    從Pix2Code到CycleGAN：2017年深度學(xué)習(xí)重大研究進(jìn)展全解讀

    摘要：文本谷歌神經(jīng)機(jī)器翻譯去年，谷歌宣布上線的新模型，并詳細(xì)介紹了所使用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前唇讀的準(zhǔn)確度已經(jīng)超過(guò)了人類。在該技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，谷歌還給出了新的，它包含了大量的復(fù)雜案例。谷歌收集該數(shù)據(jù)集的目的是教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫(huà)畫(huà)。 1. 文本...

    kuangcaibaokuangcaibao 評(píng)論0 收藏0
  • 利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：Uber提出深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練新方式

    利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：Uber提出深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練新方式

    摘要：和的得分均未超過(guò)右遺傳算法在也表現(xiàn)得很好。深度遺傳算法成功演化了有著萬(wàn)自由參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)，這是通過(guò)一個(gè)傳統(tǒng)的進(jìn)化算法演化的較大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 Uber 涉及領(lǐng)域廣泛，其中許多領(lǐng)域都可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)其運(yùn)作。開(kāi)發(fā)包括神經(jīng)進(jìn)化在內(nèi)的各種有力的學(xué)習(xí)方...

    AlienZHOUAlienZHOU 評(píng)論0 收藏0
  • 利用 SVCCA 解釋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    利用 SVCCA 解釋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    摘要：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推動(dòng)視覺(jué)語(yǔ)言理解和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了前所未有的進(jìn)步。這個(gè)標(biāo)量值隨后將組成該神經(jīng)元的激活矢量。繪圖的軸包含按類別排序的圖像灰色虛線表示類別邊界，軸則是神經(jīng)元的輸出值。左圖顯示了和中的兩個(gè)較高激活較大的歐氏范數(shù)神經(jīng)元。 深度...

    weaponweapon 評(píng)論0 收藏0
  • 英偉達(dá)禁止數(shù)據(jù)中心使用GeForce做深度學(xué)習(xí)

    英偉達(dá)禁止數(shù)據(jù)中心使用GeForce做深度學(xué)習(xí)

    摘要：一石激起千層浪，英偉達(dá)全新禁止在數(shù)據(jù)中心使用系列做深度學(xué)習(xí)，已經(jīng)成為今日等網(wǎng)站頭條。同時(shí)，英偉達(dá)僅僅限制在數(shù)據(jù)中心使用做深度學(xué)習(xí)，一般的高校和研究所這樣的非商業(yè)用戶，并不會(huì)受什么影響。 英偉達(dá)的CEO黃仁勛曾經(jīng)說(shuō)，他最喜歡三件事——游戲、...

    stormgensstormgens 評(píng)論0 收藏0
  • 超火的漫畫(huà)線稿上色AI出新版了！無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練，效果更美好

    超火的漫畫(huà)線稿上色AI出新版了！無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練，效果更美好

    摘要：不過(guò)，今年月問(wèn)世的第一版其實(shí)效果還可以，實(shí)現(xiàn)了基于語(yǔ)義信息遷移的顏色提示，讓上色效果更加和諧。生成過(guò)程迅速，效果尚好。作者在上回答說(shuō)，和上一版相比，大部分訓(xùn)練都是純粹無(wú)監(jiān)督，甚至無(wú)條件的。 給喜歡的動(dòng)漫形象建個(gè)了收藏夾，里面收集她的各...

    JulylovinJulylovin 評(píng)論0 收藏0
  • 作為T(mén)ensorFlow的底層語(yǔ)言，你會(huì)用C++構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？

    作為T(mén)ensorFlow的底層語(yǔ)言，你會(huì)用C++構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？

    摘要：它們從文件中生成一個(gè)浮點(diǎn)型的二維數(shù)組，并用于饋送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后計(jì)算損失函數(shù)，即計(jì)算預(yù)測(cè)價(jià)格和實(shí)際價(jià)格之間的差異，并添加正則化到損失函數(shù)中。現(xiàn)在我們?cè)谟幸幌盗泄?jié)點(diǎn)，當(dāng)在會(huì)話中使用時(shí)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算損失函數(shù)對(duì)一個(gè)變量的梯度。 目前流行的深...

    flyer_devflyer_dev 評(píng)論0 收藏0
  • 遷移學(xué)習(xí)在圖像分類中的簡(jiǎn)單應(yīng)用策略

    遷移學(xué)習(xí)在圖像分類中的簡(jiǎn)單應(yīng)用策略

    摘要：地址為什么使用遷移學(xué)習(xí)根據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人斯坦福副教授吳恩達(dá)介紹，遷移學(xué)習(xí)將會(huì)成為機(jī)器學(xué)習(xí)商業(yè)成就的下一驅(qū)動(dòng)力。遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，允許在特定的數(shù)據(jù)集上再利用已訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其調(diào)整或遷移到其他數(shù)據(jù)集。 GitHub 地址：https://...

    BigNerdCodingBigNerdCoding 評(píng)論0 收藏0
  • Facebook何愷明等大神最新論文提出非局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    Facebook何愷明等大神最新論文提出非局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    摘要：何愷明和兩位大神最近提出非局部操作為解決視頻處理中時(shí)空域的長(zhǎng)距離依賴打開(kāi)了新的方向。何愷明等人提出新的非局部通用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，超越。殘差連接是何愷明在他的年較佳論文中提出的。 Facebook何愷明和RGB兩位大神最近提出非局部操作non-local operatio...

    nevermindnevermind 評(píng)論0 收藏0
  • 膠囊網(wǎng)絡(luò)9大優(yōu)勢(shì)4大缺陷

    膠囊網(wǎng)絡(luò)9大優(yōu)勢(shì)4大缺陷

    摘要：鏈接是他們?cè)跀?shù)據(jù)集上達(dá)到了較先進(jìn)的性能，并且在高度重疊的數(shù)字上表現(xiàn)出比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好得多的結(jié)果。在常規(guī)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常會(huì)有多個(gè)匯聚層，不幸的是，這些匯聚層的操作往往會(huì)丟失很多信息，比如目標(biāo)對(duì)象的準(zhǔn)確位置和姿態(tài)。 PPT由于筆者能力有...

    TesterHomeTesterHome 評(píng)論0 收藏0
  • 戳穿泡沫：對(duì)「信息瓶頸」理論的批判性分析

    戳穿泡沫：對(duì)「信息瓶頸」理論的批判性分析

    摘要：信息瓶頸理論由耶路撒冷希伯來(lái)大學(xué)的計(jì)算機(jī)與神經(jīng)科學(xué)家等人提出。與我取得聯(lián)系并分享了一篇已提交盲審的論文，論文作者對(duì)信息瓶頸理論的一些發(fā)現(xiàn)作了批判性分析。這是一個(gè)重要更新，指出了信息瓶頸理論的一些局限性。 「信息瓶頸」（Information Bottl...

    xiaodaoxiaodao 評(píng)論0 收藏0
  • DeepMind異步優(yōu)化算法PBT解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)痛點(diǎn)

    DeepMind異步優(yōu)化算法PBT解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)痛點(diǎn)

    摘要：目前，這些選擇又稱為超參數(shù)是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)，隨機(jī)搜索或計(jì)算密集型搜索過(guò)程來(lái)選擇的。該技術(shù)是超參數(shù)優(yōu)化最常用的兩種方法隨機(jī)搜索和手動(dòng)調(diào)試的結(jié)合。隨機(jī)搜索中會(huì)并行訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的群體，并在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)選擇較高性能的模型。 在圍棋和Atari游戲、圖像識(shí)別...

    flybywindflybywind 評(píng)論0 收藏0
  • Google圖片數(shù)據(jù)集發(fā)布最新 V3 版，涵蓋600個(gè)對(duì)象類的標(biāo)記邊框

    Google圖片數(shù)據(jù)集發(fā)布最新 V3 版，涵蓋600個(gè)對(duì)象類的標(biāo)記邊框

    摘要：日前，谷歌發(fā)布開(kāi)發(fā)圖片數(shù)據(jù)集的版，比起今年月份發(fā)布的版，這一版本的邊框數(shù)和圖像層級(jí)標(biāo)簽數(shù)都大大增加。大部分的人工驗(yàn)證都已經(jīng)在谷歌內(nèi)部手工完成了，另外一小部分是通過(guò)在上進(jìn)行眾包驗(yàn)證來(lái)完成的。 日前，谷歌發(fā)布 Open Images Dataset （開(kāi)發(fā)圖片...

    archieyangarchieyang 評(píng)論0 收藏0
  • 吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)最新成果：用深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)死亡概率，改善臨終關(guān)懷

    吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)最新成果：用深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)死亡概率，改善臨終關(guān)懷

    摘要：近期，吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)用深度學(xué)習(xí)建立了一個(gè)項(xiàng)目，利用病人的電子病例，來(lái)檢測(cè)未來(lái)個(gè)月有高死亡風(fēng)險(xiǎn)的病人。在死亡率預(yù)測(cè)的報(bào)告中，吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)也運(yùn)用了成熟的消融技術(shù)，重點(diǎn)標(biāo)注了病人數(shù)據(jù)中對(duì)高死亡率最具預(yù)測(cè)性的因素。 用過(guò)去1年的醫(yī)療記錄就能預(yù)測(cè)一個(gè)人...

    EastWoodYangEastWoodYang 評(píng)論0 收藏0
  • Hinton提出泛化更優(yōu)的「軟決策樹(shù)」：可解釋DNN具體決策

    Hinton提出泛化更優(yōu)的「軟決策樹(shù)」：可解釋DNN具體決策

    摘要：近日，針對(duì)泛化能力強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法解釋其具體決策的問(wèn)題，深度學(xué)習(xí)殿堂級(jí)人物等人發(fā)表論文提出軟決策樹(shù)。即使沒(méi)有使用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，仍然有可能通過(guò)使用一種稱為蒸餾法，的技術(shù)和一種執(zhí)行軟決策的決策樹(shù)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力遷移到?jīng)Q策樹(shù)上。 ...

    SillyMonkeySillyMonkey 評(píng)論0 收藏0
  • 最新StarGAN對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域圖像變換

    最新StarGAN對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域圖像變換

    摘要：第一列和第六列顯示輸入圖像，其余列是產(chǎn)生的圖像。然而，現(xiàn)有的模型在多域圖像轉(zhuǎn)換任務(wù)中效率低下。該圖表示連接多個(gè)域的拓?fù)鋱D。在訓(xùn)練過(guò)程中，隨機(jī)生成目標(biāo)域標(biāo)簽并訓(xùn)練模型，以便靈活地將輸入圖像轉(zhuǎn)換到目標(biāo)域。 圖像到圖像轉(zhuǎn)化的任務(wù)是將一個(gè)給定...

    fevinfevin 評(píng)論0 收藏0
  • 何愷明團(tuán)隊(duì)推出Mask^X R-CNN，將實(shí)例分割擴(kuò)展到3000類

    何愷明團(tuán)隊(duì)推出Mask^X R-CNN，將實(shí)例分割擴(kuò)展到3000類

    摘要：從標(biāo)題上可以看出，這是一篇在實(shí)例分割問(wèn)題中研究擴(kuò)展分割物體類別數(shù)量的論文。試驗(yàn)結(jié)果表明，這個(gè)擴(kuò)展可以改進(jìn)基準(zhǔn)和權(quán)重傳遞方法。 今年10月，何愷明的論文Mask R-CNN摘下ICCV 2017的較佳論文獎(jiǎng)（Best Paper Award），如今，何愷明團(tuán)隊(duì)在Mask R-C...

    MockingBirdMockingBird 評(píng)論0 收藏0
  • 如何構(gòu)建高可讀性和高可重用的 TensorFlow 模型

    如何構(gòu)建高可讀性和高可重用的 TensorFlow 模型

    摘要：最值得注意的一點(diǎn)是，整個(gè)圖都是在一個(gè)函數(shù)中定義和構(gòu)造的，那么這即不可讀也不可重復(fù)使用。 在 TensorFlow 中定義你的模型，可能會(huì)導(dǎo)致一個(gè)巨大的代碼量。那么，如何去組織代碼，使得它是一個(gè)高可讀性和高可重用的呢？如果你剛剛開(kāi)始學(xué)習(xí)代碼架構(gòu)，那...

    wemallwemall 評(píng)論0 收藏0
  • 那么多GAN哪個(gè)好？谷歌大腦潑來(lái)冷水：都和原版差不多

    那么多GAN哪個(gè)好？谷歌大腦潑來(lái)冷水：都和原版差不多

    摘要：二是精度查全率和得分，用來(lái)衡量判別式模型的質(zhì)量。精度查全率和團(tuán)隊(duì)還用他們的三角形數(shù)據(jù)集，測(cè)試了樣本量為時(shí)，大范圍搜索超參數(shù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算的精度和查全率。 從2014年誕生至今，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）熱度只增不減，各種各樣的變體層出不窮。有位名叫Av...

    張漢慶張漢慶 評(píng)論0 收藏0
  • 谷歌推出開(kāi)源工具DeepVariant，用深度學(xué)習(xí)識(shí)別基因變異

    谷歌推出開(kāi)源工具DeepVariant，用深度學(xué)習(xí)識(shí)別基因變異

    摘要：今天推出了一個(gè)名叫的開(kāi)源工具，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)從測(cè)序數(shù)據(jù)中快速較精確識(shí)別堿基變異位點(diǎn)。今天，團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合同屬于旗下的生命科學(xué)兄弟公司，用了兩年多時(shí)間，研發(fā)出了一個(gè)名叫的開(kāi)源工具，專門(mén)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別結(jié)果中測(cè)序數(shù)據(jù)里這些堿基變異位點(diǎn)。...

    raledongraledong 評(píng)論0 收藏0
  • 使用TensorFlow和TensorBoard從零開(kāi)始構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    使用TensorFlow和TensorBoard從零開(kāi)始構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    摘要：在本教程中，我會(huì)介紹如何只使用低級(jí)別的工具從零開(kāi)始構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及使用可視化我們的計(jì)算圖和網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)。選擇模型接下來(lái)，我必須決定使用哪個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。實(shí)質(zhì)上，大多數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都包含卷積和池化。 如果使用TensorFlow的所有較...

    ninefiveninefive 評(píng)論0 收藏0
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