随笔分类 - AI
摘要：活动信息 ▼ 主题：如何让飘在半空的计算机视觉技术与需求落地？ 时间：7月20日（周三）晚8点-9点 地点：将门计算机视觉微信群 嘉宾介绍 ▼ 杨安国 DeepSee CEO 曾就职于国内知名大型央企，上市公司以及500强外企，参与过多个大型项目，熟悉计算机视觉端到端产品以及系统平台研发。对业内公司
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摘要：以下内容为由4月27日由将门主办的“计算机视觉”主题技术专家微信群分享嘉宾实录。 分享嘉宾：阿里云研究员华先胜博士 自我介绍 我在2001年北大数学系十年寒窗博士毕业以后加入了微软亚洲研究院，在之后9年半的时间在研究院一直从事图像和视频的分析工作。2010年底我突然变得有点迷盲，虽然一直也在做产品，
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摘要：以下内容整理自4月20日由将门主办的“计算机视觉”主题技术专家微信群分享嘉宾实录。 分享嘉宾：SenseTime（商汤科技）CEO 徐立。 300多位来自谷歌、Facebook、微软、Nvidia、滴滴等公司的技术人士、以及MIT、Stanford、CMU、清华、北大等高校的计算机系优秀学生听取了本
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摘要：计算机视觉 1. 嘉宾：商汤科技CEO 徐立 文章回顾：计算机视觉的完整链条，从成像到早期视觉再到识别理解 2. 嘉宾：格灵深瞳CTO 赵勇 文章回顾：计算机视觉在安防、交通、机器人、无人车等领域的应用 3. 嘉宾：上交大教授 马利庄 文章回顾：可视媒体大数据的智能处理技术与应用 4. 嘉宾：阿里资
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摘要：现如今，卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识，我快速概述了几种不同类型的二维卷积及其好处。 卷积(Convolutions) 首先，我们需要就定义卷积层的几个参数。 图1 二维卷积、内核大小为3、步幅为1 内核大小：内核大小定义了卷
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摘要：【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4】第四课：卷积神经网络 - 高级篇 提纲： 1. AlexNet：现代神经网络起源 2. VGG：AlexNet增强版 3. GoogleNet：多维度识别 4. ResNet：机器超越人类识别 5. DeepFace：结构化图片的特殊处理
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摘要：【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3】第三课：卷积神经网络 - 基础篇 提纲： 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例：卷积神经网络MNIST分类 期待目标： 1. 清楚神经网络优化原理，掌握反向传播计算。 2. 掌
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摘要：第二课 传统神经网络 《深度学习》整体结构： 线性回归 -> 神经网络 -> 卷积神经网络（CNN）-> 循环神经网络（RNN）- LSTM 目标分类（人脸识别，物品识别，场景识别，文字识别），目标检测（安防，自动驾驶），视频分类（视频检索），语句生成（自动翻译，智能对话） 提纲： 1. 神经网络起
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摘要：最近一直在研究机器学习，看过两本机器学习的书，然后又看到深度学习，对深度学习产生了浓厚的兴趣，希望短时间内可以做到深度学习的入门和实践，因此写一个深度学习系列吧，通过实践来掌握《深度学习》和 TensorFlow，希望做成一个系列出来，加油！ 学习内容包括了： 1. 小象学院的《深度学习》课程 2.
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摘要：原文地址：http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/ Conv Nets: A Modular Perspective Posted on July 8, 2014 neural networks, deep learning, c
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摘要：【导读】TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注，经过一年多的发展，已经成为了在机器学习、深度学习项目中最受欢迎的框架之一。自发布以来，TensorFlow 不断在完善并增加新功能，直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0。这次是谷歌第一次举办的Te
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