[任务一]视频学习心得及问题总结 根据下面三个视频的学习内容,写一个总结,最后列出没有学明白的问题. [任务二]代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读. [任务三]展望学习 结合论文自学谷歌提出的 Inception V1 至 V4, 以及 MobileNets,整理一个学习心得. [任务四]实战练习 AI研习社新上了一个比赛 “ 工业表面纹理缺陷检测 ”,奖金3000元.比赛链接:https://god.yanxishe.com/80 比赛时间为7

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g

  本文简单介绍什么是贝叶斯深度学习(bayesian deep learning),贝叶斯深度学习如何用来预测,贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别.对于贝叶斯深度学习如何训练,本文只能大致给个介绍.(不敢误人子弟)   在介绍贝叶斯深度学习之前,先来回顾一下贝叶斯公式. 贝叶斯公式 \[p(z|x) = \frac{p(x, z)}{p(x)} = \frac{p(x|z)p(z)}{p(x)} \tag{1}\] 其中,\(p(z|x)\) 被称为后验概率(posterior),\(p(x,

转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Paper reading:Frustum PointNets

1.加载VGG19获取图片特征图 # coding = utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import scipy.io import scipy.misc def _conv_layer(input,weights,bias): conv = tf.nn.conv2d(input,tf.constant(weights),strides=(1,1,

目前最好的高动态范围(HDR)成像方法通常是先利用光流将输入图像对齐,随后再合成 HDR 图像.然而由于输入图像存在遮挡和较大运动,这种方法生成的图像仍然有很多缺陷.最近,腾讯优图和香港科技大学的研究者提出了一种基于深度学习的非光流 HDR 成像方法,能够克服动态场景下的大范围前景运动. 论文:Deep High Dynamic Range Imaging with Large Foreground Motions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.08937 摘要

通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征 解读人:梅占龙  质谱平台 文献名:Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019年9月 IF:4.828 作者: Shenheng Guan​ 1,2,*​ , Michael F. Moran​ 2,3 ​, and Bin Ma​ 1 单

介绍 我们正在定义一种新的机器学习方法,专注于一种新的范式 -- Data Fabric. 在上一篇文章中,我们对机器学习给出了新的定义: 机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的"洞察力"(insight)的过程,它使用的算法能够发现这些"洞察力"(insight),而无需专门为此编写程序,从而创建模型来解决特定(或多个)问题. 理解这一点的前提是我们创建了一个Data Fabric.对我来说,最好的工具就是Anzo,正如我之前提到的. 你可以使用An

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

Android进阶 | 摆脱斗图 | 行业交流 | 深度学习 | 付费 其实在很早的时候我就有想过,是不是退出一些群,因为群太多了,里面的水友也多,基友也多,就难免会水起来,这样既耽误学习又耽误工作,我是深有体验呀,所有才觉得现在这个时代,专心做好一件事就好,把深度学习,作为一个目标,去维护,事实上现在很多小圈子都在这样做,所有我也希望我们能有一片好的环境! No.1 首先我们来定义一下这个群,这个群,叫做Android进阶深度学习群,从群的名字就可以看出 进阶 | 深度 | 学习 ,三点,何谓

AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分.所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么. 例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI.机器学习.深度学习等术语.AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事. 要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的

UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习 1. 主题思路 "UFLDL 无监督特征学习"本节全称为自我学习与无监督特征学习,和前一节softmax回归很类似,所以本篇笔记会比较简化,主题思路和步骤如下: 把有标签数据分为两份,先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练,获得输入层到隐藏层的最优化权值参数\(W, b\): 把另一份数据分成分成训练集与测试集,都送入该参数对应的第一层网络(去掉输出层的稀疏自编码网络): 用训练集输出的特征作为输入,训练softmax分类器: 再用此参数

引子 Nebula Graph 的技术总监在 09.24 - 09.30 期间同开源中国·高手问答的小伙伴们以「图数据库的设计和实践」为切入点展开讨论,包括:「图数据库的存储设计」.「图数据库的计算设计」.「图数据库的架构设计」等方面内容,本文整理于他和开源中国小伙伴对图数据库的讨论内容~ 嘉宾·陈恒介绍 陈恒,开源的分布式图数据库 Nebula Graph 技术总监,图数据库领域专家 & HBase Committer.北京邮电大学硕士,曾就职于蚂蚁金服.猿题库.网易等公司,一直从事基础设施相

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

https://mp.weixin.qq.com/s/wjgoH6-eJQDL1KUQD3aQUQ 大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践 原创: 非易 祝升 仲远 美团技术团队 前天    

向下\向上取整 在编辑卷积网络输出特征高宽公式时,需用到向下取整,Mark一下. 向下取整 \(\lfloor x \rfloor\) $\lfloor x \rfloor$ 向上取整 \(\lceil x \rceil\) $\lceil x \rceil$ 特征图高宽公式 \(已知输入的高宽为(h_x,w_x).卷积核的高宽为(h_k,w_k).高度和宽度方向的步幅为(s_h,s_w),那么输出的高宽为:\) \[(\lfloor \frac{h_x - h_k +p_h}{s_h} +1

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.