自动驾驶技术、智能服务工作台、CT影像分析诊断系统……近年来,人工智能(AI)技术应用让人们的工作效率大大提升,而这背后离不开人工智...
目标检测中最经典的损失函数就是Faster RCNN所用的“softmax交叉熵分类损失 + SmoothL1回归损失”的形式,后来有很多改进的目标检测网络、...
论文:《Squeeze-and-Excitation Networks (CVPR2018)》提出了SE模块,是注意力机制的一种应用,学习特征图上通道间的相关性,作为权重R...
大多数时候,人们使用不同的深度学习框架和标准开发工具箱。(SDKs),用于实施深度学习方法,具体如下:
论文题目:Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning
论文题目:model-ensemble trust-region policy optimization
朱勇: 桂林电子工业学院机械本科,在全民学计算机大潮下,上了编程这条贼船,历经学习机、PC、286, 386, 486, 奔腾...,见证了个人计算...
近日,清华大学计算机系图形实验室宣布开源全新的深度学习框架:计图(英文名:Jittor),这也是我国首个高校自研的开源深度学习框架。
在图像语义分割任务中,学习到有足够判别力度的全局特征十分重要。现有大部分方法要么采用堆叠多层局部卷积层,要么使用非局部的block来...
在大多是强化学习(reinforcement learning RL)问题中,环境的model都是未知的,也就无法直接做动态规划。一种方法是去学MDP...
上一节我们说了马尔可夫决策过程,它是对完全可观测的环境进行描述的,也就是观测到的内容完整决定了决策所需要的特征。马...
原文链接:[链接]参考:《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow(2017)》Chap11torch.optim常见的加速训练技术:...
在深度学习任务中,随着层数的增加,因为反向传播的链式求导规则,梯度容易出现指数形式地减小或增长,从而导致梯度消失(非常小,训练...
目标函数(target function)、损失函数(loss function)、代价函数(cost function)是一个东西~目标函数是一个用来衡量模型预测结果...
它是一个搭建深度学习神经网络python包,里面封装了很多函数和类。使用它我们可以不怎么懂神经网络参数调整细节就可以设计一个神经网络...
就在今年初,浙江大学医学院附属第二医院通过“脑机接口技术”让张先生可以用「意念」控制机械臂,经过系统训练后,现在不仅可以握手,还...
在之前的Demo中,我们使用了条件GAN来生成了手写数字图像。那么除了生成数字图像以外我们还能用神经网络来干些什么呢?
移位量化也可以称为对数量化,将数值从浮点数的形式量化为一个整数或定点数,但它与线性量化不同,两个相邻数之间是在以2为底的对数域上...
作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻...
最近号称达到MobileNet水平的二值网络MeliusNet面世,趁这个机会顺便梳理一下二值量化的发展历程吧。