参考博文：https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10502697.html 1.FCN概述 　　CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。 　　传统的基于CNN的语义分割 ...

摘要： DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名，从而逃避域名黑名单检测的技术手段。例如，一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com，如果我们的进程尝试其它建立连接，那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒 ...

之前在看Andrew Ng 的deep learning 视频教程,在RNN 这一节的课后作业里,实现了一个基于deepjazz的music generator,实验之后发现产生的结果还有模有样的,这激发了我的兴趣,于是我就查阅了一些资料,看看音乐的自动生成方面最近有哪些进展,特别是深度学习 ...

本文链接： https://blog.csdn.net/hlang8160/article/details/88310815 一、 概念 自动摘要技术解决的问题描述很简单，就是用一些精炼的话来概括整片文章的大意，用户通过读文摘就可以了解到原文要表达的意思。 问题解决的思路 ...

深度学习部署技术 Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment 论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.09791 为了能最好地适应不同的硬件平台和效率约束（即部署 ...

深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout？ dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高 ...

http://www.renwuyi.com/index.php?action=artinfo&id=19036&cat_id=2#top 　文本生成是比较学术的说法，通常在媒体上见到的“机器人写作”、“人工智能写作”、“自动对话生成”、“机器人写古诗”等，都属于文本生成的范畴 ...

一、引入 最开始知道生成模型和判别模型，是在李航的统计学习方法里，当时的理解是：生成模型，就是同时考虑了X和Y的随机性，也就是说二者都是随机变量；判别模型，就是只考虑了Y的随机性，而X并不是个随机变量，即使X存在于条件中，但是并没有p(x)这种说法。当时同时也知道了，朴素贝叶斯和隐马尔可夫都是 ...