- 深度学习领域技术的飞速发展,给人们的生活带来了很大改变。例如,智能语音助手能够与人类无障碍地沟通,甚至在视频通话时可以提供实时翻译;将手机摄像头聚焦在某个物体上,该物体的相关信息就会被迅速地反馈给使用者;在购物网站上浏览商品时,机器也在同时分析着用户的偏好,并及时个性化地推荐用户可能感兴趣的商品。原先以为只有人类才能做到的事,现在机器也能毫无差错地完成,甚至超越人类,这显然与深度学习的发展密不可分 深度学习领域技术的飞速发展,给人们的生活带来了很大改变。例如,智能语音助手能够与人类无障碍地沟通,甚至在视频通话时可以提供实时翻译;将手机摄像头聚焦在某个物体上,该物体的相关信息就会被迅速地反馈给使用者;在购物网站上浏览商品时,机器也在同时分析着用户的偏好,并及时个性化地推荐用户可能感兴趣的商品。原先以为只有人类才能做到的事,现在机器也能毫无差错地完成,甚至超越人类,这显然与深度学习的发展密不可分
- 图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)是近几年兴起的学科,用来作推荐算法自然效果也相当好,但是要学会基于图神经网络的推荐算法之前,需要对图神经网络自身有个了解。 图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)是近几年兴起的学科,用来作推荐算法自然效果也相当好,但是要学会基于图神经网络的推荐算法之前,需要对图神经网络自身有个了解。
- YOLOv5 仅在 YOLOv4 发表一个月之后就公布了,这导致很多人对 YOLOv5 的命名有所质疑,因为相比于它的前代 YOLOv4,它在理论上并没有明显的差异,虽然集成了最近的很多新的创新,但是这些集成点又和 YOLOv4 类似。我个人觉得之所以出现这种命名冲突应该是发布的时候出现了 “撞车”,毕竟 YOLOv4 珠玉在前(早一个月),YOLOv5 也只能命名为 5 了。 YOLOv5 仅在 YOLOv4 发表一个月之后就公布了,这导致很多人对 YOLOv5 的命名有所质疑,因为相比于它的前代 YOLOv4,它在理论上并没有明显的差异,虽然集成了最近的很多新的创新,但是这些集成点又和 YOLOv4 类似。我个人觉得之所以出现这种命名冲突应该是发布的时候出现了 “撞车”,毕竟 YOLOv4 珠玉在前(早一个月),YOLOv5 也只能命名为 5 了。
- 本文为学习笔记,部分内容参考网上资料和论文而写的,内容涉及 Faster RCNN 网络结构理解和代码实现原理。 本文为学习笔记,部分内容参考网上资料和论文而写的,内容涉及 Faster RCNN 网络结构理解和代码实现原理。
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- 梯度是微积分中的基本概念,也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具(梯度下降算法)。因此,有必要从头理解梯度的来源和意义。 梯度是微积分中的基本概念,也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具(梯度下降算法)。因此,有必要从头理解梯度的来源和意义。
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- 原文链接 1 原理对于生成对抗网络GAN,一个简单的理解是可以将其看做博弈的过程,我们可以将生成模型和判别模型看作博弈的双方,比如在犯罪分子造假币和警察识别假币的过程中:生成模型G相当于制造假币的一方,其目的是根据看到的钱币情况和警察的识别技术,去尽量生成更加真实的、警察识别不出的假币。判别模型D相当于识别假币的一方,其目的是尽可能的识别出犯罪分子制造的假币。 这样通过造假者和识假者双方的较... 原文链接 1 原理对于生成对抗网络GAN,一个简单的理解是可以将其看做博弈的过程,我们可以将生成模型和判别模型看作博弈的双方,比如在犯罪分子造假币和警察识别假币的过程中:生成模型G相当于制造假币的一方,其目的是根据看到的钱币情况和警察的识别技术,去尽量生成更加真实的、警察识别不出的假币。判别模型D相当于识别假币的一方,其目的是尽可能的识别出犯罪分子制造的假币。 这样通过造假者和识假者双方的较...
- @toc 1、数据集介绍总共5种花,按照文件夹区分花朵的类别。下载下来的是个压缩包,需要将其解压。数据集下载地址:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 2、代码实战 2.1 导入依赖import PILimport numpy as npimport ma... @toc 1、数据集介绍总共5种花,按照文件夹区分花朵的类别。下载下来的是个压缩包,需要将其解压。数据集下载地址:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 2、代码实战 2.1 导入依赖import PILimport numpy as npimport ma...
- @toc参考论文:Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies 作者:Irwan Bello, William Fedus, Xianzhi Du, Ekin D. Cubuk, Aravind Srinivas, Tsung-Yi Lin, Jonathon Shlens, Barret Zoph这里主要是架构复现... @toc参考论文:Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies 作者:Irwan Bello, William Fedus, Xianzhi Du, Ekin D. Cubuk, Aravind Srinivas, Tsung-Yi Lin, Jonathon Shlens, Barret Zoph这里主要是架构复现...
- 截至到2022年12月12日,知网最新改进YOLO核心论文合集本篇博文仅供学习交流,不对文章质量进行评价,请尊重每一位同学的科研成果🤝。@[toc] 引言💡我所看的Paper算法创新一般可以概况分三种:第1种:焕然一新的创新;比如Faster-RCNN、Yolov1、Transformer、ShuffleNet等,能凭借实力开创出新的算法领域,达到这种水平基本都是顶会的水准了。第2种:... 截至到2022年12月12日,知网最新改进YOLO核心论文合集本篇博文仅供学习交流,不对文章质量进行评价,请尊重每一位同学的科研成果🤝。@[toc] 引言💡我所看的Paper算法创新一般可以概况分三种:第1种:焕然一新的创新;比如Faster-RCNN、Yolov1、Transformer、ShuffleNet等,能凭借实力开创出新的算法领域,达到这种水平基本都是顶会的水准了。第2种:...
- 人工智能黑箱子灵魂之问AI的脑回路是怎样的?AI如何做出决策?是否符合人类的直觉和常识如何衡量不同特征对AI预测结果的不同贡献?AI什么时候work?AI什么时候不work?AI有没有过拟合?泛化能力如何?会不会被黑客误导,让AI指鹿为马?如果样本的某个特征变大15,会对AI预测结果产生什么影响?如果AI误判,为什么会犯错?如何能不犯错?两个AI预测结果不同,该信哪一个?能让AI把学到的特... 人工智能黑箱子灵魂之问AI的脑回路是怎样的?AI如何做出决策?是否符合人类的直觉和常识如何衡量不同特征对AI预测结果的不同贡献?AI什么时候work?AI什么时候不work?AI有没有过拟合?泛化能力如何?会不会被黑客误导,让AI指鹿为马?如果样本的某个特征变大15,会对AI预测结果产生什么影响?如果AI误判,为什么会犯错?如何能不犯错?两个AI预测结果不同,该信哪一个?能让AI把学到的特...
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