论文为VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第二 ...

概述 总体而言，这两篇论文都在追求一件事，那就是它们名字中都有的 efficient。只是两篇文章的侧重点不一样，EfficientNet 主要时研究如何平衡模型的深度 (depth)、宽度 (width) 以及分辨率 (resolution) 以获得更好的性能，并使用了一个复合系数 ...

Wide & Deep算法解决的问题 在推荐系统中LR算法应用的非常广泛，但是LR是一种线性模型，没法学到特征交叉（高阶组合特征），为了解决这个问题，在实际中我们常常需要做特征工程提取高阶特 ...

本文尽量贴合BERT的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。 论文标题 Bert：Bidirectional ...

kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式存储数据库。兼具了hbase的实时性、hdfs的高吞吐，以及传统数据库的sql支持。作为一款实时、离线之间 ...

最新的 YOLOP 网络模型出来了，同时支持目标检测，可行驶区域分割和车道线分割三大任务，cver们赶紧卷起来，而且还是个real time + sort 的模型。 1、网络结构 如下图： 由一 ...

引言 本文是对《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》的原理解读，简称TextCNN。 作者提出了一种基于CNN的新的文本分类模型。该模型结构简单，支持静态词向量和可微调词向量。作者做了一系列实验验证了该方法的优势 ...

原文下载链接 摘要   我们提出一种新的目标检测算法——YOLO。以前有关目标检测的研究将检测转化成分类器来执行。然而，我们将目标检测框架化为空间分隔的边界框及相关的类概率的回归问题。在一次评估中，单 ...