AI佳作解讀系列(六) － 生成對抗網絡（GAN）綜述精華
注：本文來自機器之心的PaperWeekly系列：萬字綜述之生成對抗網絡（GAN），如有侵權，請聯系刪除，謝謝！ 前陣子學習 GAN 的過程發現現在的 GAN 綜述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自動化所王飛躍老師那篇。可是在深度學習，GAN領域，其進展都是 ...
原文：AI佳作解讀系列(一)——深度學習模型訓練痛點及解決方法
模型訓練基本步驟 進入了AI領域，學習了手寫字識別等幾個demo后，就會發現深度學習模型訓練是十分關鍵和有挑戰性的。選定了網絡結構后，深度學習訓練過程基本大同小異，一般分為如下幾個步驟 定義算法公式，也就是神經網絡的前向算法。我們一般使用現成的網絡，如inceptionV ，mobilenet等。 定義loss，選擇優化器，來讓loss最小 對數據進行迭代訓練，使loss到達最小 在測試集或者驗 ...
2018-08-28 14:00 0 5632 推薦指數：
相關推薦
AI佳作解讀系列(五) － 目標檢測二十年技術綜述
計算機視覺中的目標檢測，因其在真實世界的大量應用需求，比如自動駕駛、視頻監控、機器人視覺等，而被研究學者廣泛關注。 上周四，arXiv新出一篇目標檢測文獻《Object Det ...
Caffe學習系列（四）之--訓練自己的模型
前言： 本文章記錄了我將自己的數據集處理並訓練的流程，幫助一些剛入門的學習者，也記錄自己的成長，萬事起於忽微，量變引起質變。 正文： 一、流程 1)准備數據集 2)數據轉換為lmdb格式 3)計算均值並保存（非必需） 4)創建模型 ...
AI佳作解讀系列(二)——目標檢測AI算法集雜談：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3
1 引言 深度學習目前已經應用到了各個領域，應用場景大體分為三類：物體識別，目標檢測，自然語言處理。本文着重與分析目標檢測領域的深度學習方法，對其中的經典模型框架進行深入分析。 目標檢測可以理解為是物體識別和物體定位的綜合，不僅僅要識別出物體屬於哪個分類，更重要的是得到物體在圖片中的具體位置 ...
OpenResty 究竟解決了什么痛點？
轉～ 作者：耿小扭 鏈接：https://www.zhihu.com/question/266535644/answer/705067582 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請 ...
NLP與深度學習（五）BERT預訓練模型
1. BERT簡介 Transformer架構的出現，是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型，其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名稱所示 ...
用 Java 訓練深度學習模型，原來可以這么簡單！
本文適合有 Java 基礎的人群 作者：DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的《講解開源項目》 系列。這一期是由亞馬遜工程師：Keerthan Vasist，為我們講解 DJL（完全由 Java 構建的深度學習平台）系列的第 4 篇 ...
深度學習模型指定GPU訓練
Pytorch Keras 注意：先安裝tensorflow-gpu版本，再安裝ke ...