論文為VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION，主要討論了在大規模圖片識別中，卷積神經網絡的深度對准確率的影響。本篇論文提出的vgg網絡在2014年的ImageNet比賽中分別在定位和分類中獲得了第一和第二 ...

概述 總體而言，這兩篇論文都在追求一件事，那就是它們名字中都有的 efficient。只是兩篇文章的側重點不一樣，EfficientNet 主要時研究如何平衡模型的深度 (depth)、寬度 (width) 以及分辨率 (resolution) 以獲得更好的性能，並使用了一個復合系數 ...

Wide & Deep算法解決的問題 在推薦系統中LR算法應用的非常廣泛，但是LR是一種線性模型，沒法學到特征交叉（高階組合特征），為了解決這個問題，在實際中我們常常需要做特征工程提取高階特 ...

本文盡量貼合BERT的原論文，但考慮到要易於理解，所以並非逐句翻譯，而是根據筆者的個人理解進行翻譯，其中有一些論文沒有解釋清楚或者筆者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不當之處，請各位多多包含，並希望得到指導和糾正。 論文標題 Bert：Bidirectional ...

kudu是cloudera在2012開始秘密研發的一款介於hdfs和hbase之間的高速分布式存儲數據庫。兼具了hbase的實時性、hdfs的高吞吐，以及傳統數據庫的sql支持。作為一款實時、離線之間 ...

最新的 YOLOP 網絡模型出來了，同時支持目標檢測，可行駛區域分割和車道線分割三大任務，cver們趕緊卷起來，而且還是個real time + sort 的模型。 1、網絡結構 如下圖： 由一 ...

引言 本文是對《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》的原理解讀，簡稱TextCNN。 作者提出了一種基於CNN的新的文本分類模型。該模型結構簡單，支持靜態詞向量和可微調詞向量。作者做了一系列實驗驗證了該方法的優勢 ...

原文下載鏈接 摘要   我們提出一種新的目標檢測算法——YOLO。以前有關目標檢測的研究將檢測轉化成分類器來執行。然而，我們將目標檢測框架化為空間分隔的邊界框及相關的類概率的回歸問題。在一次評估中，單 ...