选自towardsdatascience，作者：LarsHulstaert，机器之心编译了解图像分类的不同网络架构是一项非常艰巨的任务。本文将讨论目前可在keras上使用的主要架构。作者将按照这些架构出现的时间顺序对其逐一讲解，并…
By机器之心.产业.与AI俱进，化时光为翎：「AI中国」机器之心2021年度评选暨特别策划正式启动.产业.By机器之心.理论.中科大陈秀雄团队成功证明凯勒几何两大核心猜想，研究登上《美国数学会杂志》.理论.By机器之心.
深度学习与TensorFlow:VGG论文复现.上一篇文章我们介绍了下VGG这一个经典的深度学习模型,今天便让我们通过使用VGG开源的VGG16模型去复现一下该论文.上述文件便是我们复现VGG时候的所有文件,其中cat和pic是我们的测试图像,在这一次的代码里,因为考虑到不同人的不...
机器之心编译编辑：陈、杜伟在CVPR2020最佳论文中，牛津大学VGG团队的博士生吴尚哲（ShangzheWu）等人提出了一种基于原始单目图像学习3D可变形对象类别的方法，且无需外部监督。
RepVGG(CVPR-2021)：Reparam(3x3)=3x3-BN+1x1-BN+BN。对每个3x3卷积，在训练时给它构造并行的恒等和1x1卷积分支，并各自过BN后相加。我们简单堆叠这样的结构得到形成了一个VGG式的直筒型…
本文基于几篇经典的论文，对Attention模型的不同结构进行分析、拆解。.先简单谈一谈attention模型的引入。.以基于seq2seq模型的机器翻译为例，如果decoder只用encoder最后一个时刻输出的hiddenstate，可能会有两个问题（我个人的理解）。.1.encoder最后一个...
机器之心联合由楚航、罗若天发起的ArXivWeeklyRadiostation，在7Papers的基础上，精选本周更多重要论文，包括NLP、CV、ML领域各10篇精选，并提供音频形式的论文摘要简介，详情请见微信：10NLPPapers00:0020:18本周10篇NLP精选论文是：1.
12月6日北京，机器之心将举办2020NeurIPSMeetUp。活动设置4个Keynote、12篇论文报告与30个Poster，邀请顶级专家、论文作者与现场参会观众共同交流。我...
机器之心发布，作者：DongSu1,HuanZhang,HonggeChen,JinfengYi,Pin-YuChen,机器之心编辑部。分类的准确度长期以来都是评价图像分类模型性能的最核心甚至唯一标准。但最近研究表明，即使是充分训练好的深度神经网络模型也很容易被对抗攻击算法...
GoogLeNet架构图示。黄色框表示辅助分类器(选自GoogLeNet论文)。Inceptionv3Inceptionv3架构中结合了几项创新点。在Inceptionv3中,主要的创新在于借鉴了GoogLeNet和VGGNe...
机器之心05-2810:22昨天,顶级计算图形学机构ACMSIGGRAPH颁发了2019年最佳博士论文奖。获奖者闫令琪博士毕业于加州大学伯克利分校(UCBerkeley),目前已是加州大学圣巴巴拉分校...
机器学习、计算机视觉博士在读225人赞同了该文章最近看到ICLR2020关于特征学习和计算机视觉的论文,发现VGG组AndrewZisserman(做CV领域应该都知道,不知道的请自行补课)和AndreaVe...
(译者:上图注释又在吹深度的好,深即正义)附录B略…参考资料VGG:VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition别人的VGG论文翻译——中文版总结翻译...
本文由机器之心编辑，“机器之心”专注生产人工智能专业性内容，适合开发者和从业者阅读参考。点击右上角即刻关注。日前，CVPR2017获奖论文公布，其中一篇最佳论文为康奈尔大学、清...
在AhmetTaspinar提供的上述代码中,我们运行会出错,因为「MNIST」并没有定义,而我们机器之心在安装完python-mnist,并加上「frommnistimportMNIST」语句后,仍然不能导入...
之前写过很多篇关于图像自监督学习的论文阅读笔记。最近FAIR和VGG一起推出了一篇多模态自监督学习的论文:Multi-modalSelf-SupervisionfromGeneralizedDataTransformations。ht...
机器之心synced网页链接2017-04-1612:42算法神经网络麻省理工解读神经网络历史，三篇论文剖析基础理论...
机器之心编辑部本文对近年来引起较大研究热情的动态神经网络(DynamicNeuralNetworks)做了一个比较全面和系统的综述。机器之心邀请到论文共同一作韩益增于3...
VGGNet不好的一点是它耗费更多计算资源,并且使用了更多的参数,导致更多的内存占用(140M)。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。VGG网络卷积层组...