- 对常见激活函数的对比说明 对常见激活函数的对比说明
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- 训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中，我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长，梯度消失与爆炸，还有网络初始化方法等问题，这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题，我在之前的文章中已经讨论过了。 训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中，我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长，梯度消失与爆炸，还有网络初始化方法等问题，这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题，我在之前的文章中已经讨论过了。
- Alexa AI机器学习科学家回顾并总结了ACL 2019会议内容，从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。 Alexa AI机器学习科学家回顾并总结了ACL 2019会议内容，从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。
- BERT再次制霸GLUE排行榜！今天，Facebook公开一个“强力优化”版的基于BERT预训练模型，名为RoBERTa，在GLUE、SQuAD和RACE三个排行榜上全部实现了最先进的结果。距被XLNet超越没过多久，BERT再次回到了最强NLP预训练模型的王座。 BERT再次制霸GLUE排行榜！今天，Facebook公开一个“强力优化”版的基于BERT预训练模型，名为RoBERTa，在GLUE、SQuAD和RACE三个排行榜上全部实现了最先进的结果。距被XLNet超越没过多久，BERT再次回到了最强NLP预训练模型的王座。
- 学习计算机科学总共需要多少数学基础？大概 1900 页吧。宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系教授 Jean Gallier 的开源书籍《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Engineering》用一本书的容量解决了所有问题。 学习计算机科学总共需要多少数学基础？大概 1900 页吧。宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系教授 Jean Gallier 的开源书籍《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Engineering》用一本书的容量解决了所有问题。
- 人工智能风暴袭来，机器人、自动驾驶汽车这样的嵌入式设备也热度渐长。毫无疑问，现在，嵌入式设备也需要高效的神经网络加持。 人工智能风暴袭来，机器人、自动驾驶汽车这样的嵌入式设备也热度渐长。毫无疑问，现在，嵌入式设备也需要高效的神经网络加持。
- 从2013年起，世界许多国家政府，尤其是发达国家纷纷调研人工智能对社会、经济可能带来的颠覆性影响，相继发布符合自身国情的人工智能战略，目标直指第四次工业革命的全球竞争。人工智能何去何从？在这场事关未来的技术革命中，我们的机会在哪里？优势和短板分别是什么？ 从2013年起，世界许多国家政府，尤其是发达国家纷纷调研人工智能对社会、经济可能带来的颠覆性影响，相继发布符合自身国情的人工智能战略，目标直指第四次工业革命的全球竞争。人工智能何去何从？在这场事关未来的技术革命中，我们的机会在哪里？优势和短板分别是什么？
- PyTorch 1.2.0 正式发布了！官方在GitHub上发布更新文档，详细介绍了此次升级在JIT、ONNX、分布式、性能以及前端等方面的大量改进，一起来看看吧。 PyTorch 1.2.0 正式发布了！官方在GitHub上发布更新文档，详细介绍了此次升级在JIT、ONNX、分布式、性能以及前端等方面的大量改进，一起来看看吧。
- 虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单，但是具体的论文都还没放出来，为了让大家更快得看论文，我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文，并组织了ICCV2019论文汇总开源项目（https://github.com/extreme-assistant/iccv2019），目前已经收集到70篇论文，其中10篇Oral，13篇开源，见下方list。建议Oral的文章一定要去读一读。 虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单，但是具体的论文都还没放出来，为了让大家更快得看论文，我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文，并组织了ICCV2019论文汇总开源项目（https://github.com/extreme-assistant/iccv2019），目前已经收集到70篇论文，其中10篇Oral，13篇开源，见下方list。建议Oral的文章一定要去读一读。
- 目标检测中存在两个非常重要的性能：精度和速度，特指mAP和FPS。本文便对mAP最高的目标检测算法进行了盘点。 目标检测中存在两个非常重要的性能：精度和速度，特指mAP和FPS。本文便对mAP最高的目标检测算法进行了盘点。
- 5 月中，国际顶级学术会议 ACL 2019 放榜，本次大会共收到 2906 份论文投稿，再创自然语言处理顶会新记录，而最终收录论文数为 660 篇，总体接收率为 22.7%。日前，ACL 又在官方博客上发布文章对论文的相关数据进行了分析。 5 月中，国际顶级学术会议 ACL 2019 放榜，本次大会共收到 2906 份论文投稿，再创自然语言处理顶会新记录，而最终收录论文数为 660 篇，总体接收率为 22.7%。日前，ACL 又在官方博客上发布文章对论文的相关数据进行了分析。
- 对CVPR2019 Object Detection部分论文的介绍，包括：GIoU（Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression） 对CVPR2019 Object Detection部分论文的介绍，包括：GIoU（Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression）
- single-stage典型方法有SSD系列、YOLO系列、RetinaNet等，two-stage方法有RCNN系列、Mask-RCNN、R-FCN。其他各种各样的SOAT方法基本是这两类方法的拓展和延伸。这两类方法的共同点就是anchor-based，在检测过程中都需要先生成anchor，基于这些先验区域分别做分类和位置回归 single-stage典型方法有SSD系列、YOLO系列、RetinaNet等，two-stage方法有RCNN系列、Mask-RCNN、R-FCN。其他各种各样的SOAT方法基本是这两类方法的拓展和延伸。这两类方法的共同点就是anchor-based，在检测过程中都需要先生成anchor，基于这些先验区域分别做分类和位置回归
- Papers with Code网站将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码联系起来。这个项目索引了大约5万篇论文和1万个GitHub库，你可以按标题关键词查询，也可以按流行程度、GitHub星星数排列“热门研究”，跟上ML社区流行的最新动态。 Papers with Code网站将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码联系起来。这个项目索引了大约5万篇论文和1万个GitHub库，你可以按标题关键词查询，也可以按流行程度、GitHub星星数排列“热门研究”，跟上ML社区流行的最新动态。
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