背景：AAAI 2018 将于2月2日至 7日在美国新奥尔良举行，在本届大会上，腾讯 AI Lab 有 11 篇论文被录用，涉及图像描述、更低计算成本的预测表现、NMT 模型中的特定翻译问题、自适应图卷积神经网络、DNN面对对抗样本的优化问题等，本文精选了11篇论文的精彩内容。
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2018-02-24 21:59:58
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BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。 从字面意思看来Batch Normaliz ...
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2018-02-19 10:25:53
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卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越 ...
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2018-02-17 13:43:21
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1.深层学习为何要“Deep” 1.1 神经网络：从数学和物理两视角解释，见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22888385 1.2 网络加深的原因，见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24245040 1.3 《超智能体》作者讲述深层神经网络设 ...
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2018-02-14 23:18:35
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本文介绍关于一维卷积，二维卷积，三维卷积的具体流程以及具体应用。 ...
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2018-02-12 20:59:16
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由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 二维卷积 一维卷积 三维卷积 ...
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2018-02-12 20:10:30
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数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值。 从卷积的效果来看，在二维图像上进行卷积时，卷积核对所在区域上符合某种条件的像素赋予较多 ...
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2018-02-11 16:19:28
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介绍CNN中的经典网络，LeNet-5，AlexNet，VGG。介绍残差网络，并阐述对残差块的理解。 ...
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2018-02-11 16:14:25
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一下来自知乎 按照我的理解，CNN的核心其实就是卷积核的作用，只要明白了这个问题，其余的就都是数学坑了（当然，相比较而言之后的数学坑更难）。 如果学过数字图像处理，对于卷积核的作用应该不陌生，比如你做一个最简单的方向滤波器，那就是一个二维卷积核，这个核其实就是一个模板，利用这个模板再通过卷积计算的定 ...
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2018-02-11 01:12:43
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机器学习领域有很多现成的数据集，它们由个人或组织制作、整理，且向外界公开下载，比如在字符识别领域有mnist数据集等，数据挖掘领域有Iris，Adult数据集等。这些数据集为相关技术研究者提供了很大的便捷，有了这些资源，研究者就可以把更多的精力放在模型的研究上，可以说这些数据集的制作整理者对推动数据 ...
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2018-02-09 14:58:36
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