三星研究員提出LaMa模型，一鍵全部摳掉！
LaMa的主要創新點為：提出一種新的修復網路結構，使用快速傅立葉卷積，具有影象寬接收域，高感受野感知損失，較大的訓練掩碼（mask），可以有效提升前兩個元件的效能潛力...
卷積
EPSANet：計算機視覺注意力論文解讀
ESPANet block因此ESPANet整體結構圖與ResNet型別，唯一區別即使在每個block中前者使用PSA模組取代後者的3x3卷積，ESPANet整體結構如下圖所示...
卷積神經網路CNN總結（二）
在這幾年，研究人員從提升特徵提取能力，改進回傳梯度更新效果，縮短訓練時間，視覺化內部結構，減少網路引數量，模型輕量化， 自動設計網路結構等這些方面，對卷積神經網路的結構有了較大的改進，逐漸研究出了 AlexNet、ZFNet、VGG、NIN...
卷積神經網路CNN總結（三）
在這幾年，研究人員從提升特徵提取能力，改進回傳梯度更新效果，縮短訓練時間，視覺化內部結構，減少網路引數量，模型輕量化， 自動設計網路結構等這些方面，對卷積神經網路的結構有了較大的改進，逐漸研究出了 AlexNet、ZFNet、VGG、NIN...
五年引用量最高的論文：Adam登頂，AlphaGo、Transfromer上榜
圖注：DQN的網路模型為了能夠實現通用人工智慧，即用單一的演算法解決某個領域的多類挑戰性任務，作者開發了一個深度Q網路（DQN），它是強化學習和深度學習的結合...
為了讓機器能夠“看見”，幾十年來科學家們做了什麼？
1982年，英國神經科學家David Marr發表了另一篇有影響力的論文——《視覺：人類視覺資訊表徵和處理的計算機研究》（Vision: A computational investigation into the human repres...
機器學習、深度學習面試知識點彙總
簡單總結：線性迴歸和邏輯迴歸都是廣義線性迴歸模型的特例線性迴歸只能用於迴歸問題，邏輯迴歸用於分類問題（可由二分類推廣至多分類）線性迴歸無聯絡函式或不起作用，邏輯迴歸的聯絡函式是對數機率函式，屬於Sigmoid函式線性迴歸使用最小二乘法作為參...
吳恩達：28張圖全解深度學習知識
右邊：深度網路的特點是需要大量的訓練資料和計算資源，其中涉及大量的矩陣運算，可以在 GPU 上並行執行，還包含了大量的超引數，例如學習率、迭代次數、隱藏層數、啟用函式選擇、學習率調整方案、批尺寸大小、正則化方法等...
十個常用深度學習演算法
因此，深度學習可以被定義為以下四個基本網路框架中具有大量引數和層數的神經網路：無監督預訓練網路卷積神經網路迴圈神經網路遞迴神經網路在這篇文章中，我主要討論三個框架：卷積神經網路（Convolutional Neural Network）基本...
三個優秀的語義分割框架 PyTorch實現
【導語】本文基於動手深度學習專案講解了FCN進行自然影象語義分割的流程，並對U-Net和Deeplab網路進行了實驗，在Github和谷歌網盤上開源了程式碼和預訓練模型，訓練和預測的指令碼已經做好封裝，讀者可以自行下載使用...
收藏 | 機器學習、深度學習面試知識點彙總
簡單總結：線性迴歸和邏輯迴歸都是廣義線性迴歸模型的特例線性迴歸只能用於迴歸問題，邏輯迴歸用於分類問題（可由二分類推廣至多分類）線性迴歸無聯絡函式或不起作用，邏輯迴歸的聯絡函式是對數機率函式，屬於Sigmoid函式線性迴歸使用最小二乘法作為參...
吳恩達：最新的28張圖，全解深度學習知識！
右邊：深度網路的特點是需要大量的訓練資料和計算資源，其中涉及大量的矩陣運算，可以在 GPU 上並行執行，還包含了大量的超引數，例如學習率、迭代次數、隱藏層數、啟用函式選擇、學習率調整方案、批尺寸大小、正則化方法等...
人工智慧（二） 什麼是卷積神經網路?
可是在進行訓練的時候，機器會根據輸入和輸出，運用反向傳播和梯度下降的方法自動調整它們，所以說卷積核和全連線網路的引數本質上並沒有什麼區別，CNN是全連線網路的一種簡化演算法...
線上分享 | 超越卷積、自注意力：強大的神經網路新運算元「內卷」解讀
主題：超越卷積、自注意力的神經網路新運算元 involution嘉賓簡介：李鐸，香港科技大學計算機系二年級研究生，本科畢業於清華大學自動化系，曾於 ICCV、CVPR、ECCV 等國際計算機視覺頂會上發表論文 10 篇，還曾在英特爾、英偉達...