• 看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割(上)

    这种可解释性的缺乏有时会受到批评,但在这方面,它和人类大脑的工作方式其实有点像:关于你是怎么知道某张图片是一只猫不是狗,你能解释吗?全卷积网络(FCN),顾名思义,就是只包含卷积层和上面提到的临时非参数...
    文章 2017-08-02 1465浏览量
  • AlexNet到MobileNet,带你入门深度神经网络

    为了解决这个问题,Network in Network提出了使用多层感知机来实现非线性的卷积,实际相当于插入1x1卷积同时保持特征图像大小不变。使用1x1卷积的好处有:通过非线性变化增加本地特征抽象能力,避免全连接层以降低过...
    文章 2018-03-22 3792浏览量
  • 贾扬清:我对人工智能方向的一点浅见

    我个人的感觉,虽然大家前几年一直关注AI框架,但是近年来框架的同质化说明了它不再是一个需要花大精力解决问题,TensorFlow 这样的框架在工业界的广泛应用,以及各种框架利用 Python 在建模领域的优秀表现,已经...
    文章 2019-04-15 7872浏览量
  • 一文读懂深度适配网络(DAN)

    DAN解决的也是迁移学习和机器学习中经典的domain adaptation问题,只不过是以深度网络为载体来进行适配迁移。DAN是深度迁移学习领域的代表性工作,被UC Berkeley、HKUST等世界知名大学不断引用。杨强老师对DAN的评价...
    文章 2017-08-01 3132浏览量
  • 深度学习模型训练痛点及解决方法

    那么怎么解决它呢?2.1.1 设置合理的初始化权重w和偏置b 深度学习通过前向计算和反向传播,不断调整参数,来提取最优特征,以达到预测的目的。其中调整的参数就是weight和bias,简写为w和b。根据奥卡姆剃刀法则,...
    文章 2018-05-31 5662浏览量
  • 贾扬清:如何看待人工智能方向的重要问题

    深度学习非常好地解决了感知的问题(计算机视觉,语音等等),可以用神经网络的架构来解决非常多的“感知”的问题,但它需要解释这些感知的东西。而传统机器学习则没有这么人性化的感知功能,但它的模型相对较小,...
    文章 2020-03-03 1851浏览量
  • 贾扬清:如何看待人工智能方向的重要问题

    深度学习非常好地解决了感知的问题(计算机视觉,语音等等),可以用神经网络的架构来解决非常多的“感知”的问题,但它需要解释这些感知的东西。而传统机器学习则没有这么人性化的感知功能,但它的模型相对较小,...
    文章 2020-03-17 348浏览量
  • 八年之痒!除了NLP和CV,人工智能就不能干点别的啥了...

    这些年来,人们不断遇到这些关于子问题的子问题,似乎关于AI的所有重大问题都已得到解决,越来越多的针对不断缩小的研究领域的论文的发表更加强化了人们的这种印象。当我们开始使用DeepTrait开发用于基因组分析的AI...
    文章 2019-12-31 1825浏览量
  • 贾扬清:如何看待人工智能方向的重要问题

    深度学习非常好地解决了感知的问题(计算机视觉,语音等等),可以用神经网络的架构来解决非常多的“感知”的问题,但它需要解释这些感知的东西。而传统机器学习则没有这么人性化的感知功能,但它的模型相对较小,...
    文章 2020-03-03 268浏览量
  • 含PPT下载|贾扬清:人工智能是科学还是艺术?

    深度学习非常好地解决了感知的问题(计算机视觉,语音等等),可以用神经网络的架构来解决非常多的“感知”的问题,但它需要解释这些感知的东西。而传统机器学习则没有这么人性化的感知功能,但它的模型相对较小,...
    文章 2020-02-27 4884浏览量
  • 对话阿里巴巴贾扬清:如何成为一名优秀的 AI 架构师?

    二、AI 架构师是人工智能行业最稀缺的人才,我们应该怎么理解这个问题?AI 架构师这个角色是在最近几年里逐渐衍生出来的,因为没有 AI 的工程,也就没有 AI 架构师的角色。从 2012 年以后,刚开始,我们发现对于 AI ...
    文章 2020-01-16 1791浏览量
  • 深度学习理论研究已进入瓶颈期?看看李飞飞们怎么

    但如果对于这些经典问题继续深入研究,或许能够从中发现之前没有想到的解决方法(例如,在ImageNet图像识别上,在Alex Krizhevsky用GPU死磕将效果大幅度提升之前,大部分人应该都不会想到AlexNet)。正如李飞飞所言...
    文章 2017-10-24 1133浏览量
  • 不甘落后的英特尔,正在疯狂地“买买买”|AI科技评论...

    英特尔中国研究院于近期提出了一种名为“动态外科手术”的神经网络压缩算法,有效地解决了处理大型网络时重训练时间长,误剪枝率高的问题。该算法可以轻易地将LeNet和AlexNet这两个经典网络的参数总量分别压缩108倍...
    文章 2017-08-01 787浏览量
  • 三年来,CNN在图像分割领域经历了怎样的技术变革?

    其中,我们将覆盖 R-CNN(Regional CNN)、该类问题的最初 CNN 解决方案、Fast R-CNN 以及 Faster R-CNN 等话题。文末将讨论 Facebook 研究团队最近搞出来的 Mask R-CNN,它把物体检测技术拓展到提供像素级别的分割。...
    文章 2017-08-02 1297浏览量
  • 卷积神经网络在图像分割中的进化史:从R-CNN到Mask R-...

    在对象检测挑战赛PASCAL VOC上,由Ross Girshick,Jeff Donahue和Trevor Darrel组成的这个团队,发现这个问题可以通过Krizhevsky的研究成果来进行解决。他们写道: 这篇论文首先说明一个事实,与基于更简单的用方向...
    文章 2018-01-17 789浏览量
  • 独家|一文读懂深度学习

    实际上,深度学习的兴起和发展是非常自然的,人们在应用经典的机器学习方法时,需要对具体的问题或者数据相当地了解并从中人工地提取特征才能很好的解决问题,然而人工提取特征是非常复杂耗时的。因此,能够自动从...
    文章 2017-08-01 2233浏览量
  • 卷积神经网络实战(可视化部分)——使用keras识别...

    在近些年,深度学习领域的卷积神经网络(CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说,CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想,要是能将神经网络的过程分解,看一看每一个步骤是什么...
    文章 2017-04-11 21546浏览量
  • 迁移学习

    您所尝试解决问题决定了您是使用整个模型还是仅使用其中的几层。如果您在两个任务中有相似的输入,则可以重新使用该模型并对新输入进行预测。或者,您也可以更改并重新训练不同的任务特定图层或输入图层。2.使用预...
    文章 2018-04-27 4116浏览量
  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    我们知道了问题的输入和输出,现在要考虑该怎么解决它。我们想要计算机做的是分辨出所有给出的图中所具有的独特特征,例如说狗图或猫图的独特特征,这些特征是在某一分类图中一致,而跟其它类型图不同。这件事在我们...
    文章 2018-01-26 4223浏览量
  • 真的,关于深度学习与计算机视觉,看这一篇就够了|硬...

    但是从图灵测试提出来开始到本世纪初,50多年时间有无数科学家提出很多机器学习的算法,试图让计算机具有与人一样的智力水平,但直到2006年深度学习算法的成功,才带来了一丝解决的希望。众星捧月的深度学习 深度...
    文章 2017-08-01 1514浏览量
  • 国内首本免费深度学习书籍,有兴趣了解一下?

    而另外一类书籍更关注应用,多为框架工具的介绍,偶尔提及一些理论也是点到而止,在读者看来各种算法只是一个黑盒子,虽然能跑起来,但是知其然不知其所以然,不知道怎么调优,碰到问题时更加不知道怎么解决。...
    文章 2019-04-30 387浏览量
  • 特征工程(七):图像特征提取和深度学习

    SIFT 和 HOG 提供了一个解决方案,其中图像梯度被它们的方向角所包括,由每个梯度的大小加权。以下是流程: 将 0°-360° 分成相等大小的容器。对于邻域中的每个像素,将权重W添加到对应于其方向角的容器中。W是梯度...
    文章 2018-12-25 5975浏览量
  • 元学习:实现通用人工智能的关键!

    在Machine Learning时代,复杂一点的分类问题效果就不好了,Deep Learning深度学习的出现基本上解决了一对一映射的问题,比如说图像分类,一个输入对一个输出,因此出现了AlexNet这样的里程碑式的成果。但如果输出对...
    文章 2017-08-23 5265浏览量
  • PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路

    他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。其中,他只要分享了MapReduce、MPI、Parameter Server编程模型的演进过程。以下内容根据大会视频整理而成。什么是...
    文章 2017-06-20 8879浏览量
  • 2021算法岗基础技能树怎么点?

    我的目标是以后端为主线发展,之所以还没有完全的放弃这部分的算法,一部分是因为我的专业,更多的原因是我知道在某些问题上只有这些算法才能有效地解决,会用更多的算法也可以让程序员解决更多的问题。【云栖号在线...
    文章 2020-04-13 772浏览量
  • 清华魏少军:人工智能时代中国芯片设计的应对之道

    当时,讲技术、讲芯片、讲算法,再多也没用,应用是真正要解决问题,AI芯片最大的障碍不是技术问题,是如何落地的问题。今天要甄别一个AI能不能有实际应用,真的很难。列出一些应用来,它们可以用AI去实现,但...
    文章 2019-10-25 918浏览量
  • 主动学习入门篇:如何能够显著地减少标注代价

    主动学习核心解决问题正是如何使用尽可能少的标注数据达到模型的瓶颈性能,从而减少不必要的标注成本。如下图(b)的蓝色虚线所示,主动学习根据合适的策略筛选出最具有价值的样本优先标注并给模型训练,从而以更少...
    文章 2020-09-24 3439浏览量
  • 一个降低深度学习时间,空间,经济成本的解决方案|...

    它主要解决了一个深度学习中的重要问题:如何使用尽可能少的标签数据来训练一个效果 promising 的分类器。根据我的判断,当遇到两种情况的时候,这篇论文的可以非常强大的指导意义: 一共手头有 100 个未标记样本,...
    文章 2017-08-01 933浏览量
  • Intel研究院院长吴甘沙演讲全文:大数据分析师的卓越...

    未来数据交易的话还要解决数据的定价问题,这是非常困难的。当我有了数据以后,需要生命周期的管理,大数据生命周期管理非常重要。一是provenance,英语原意是出处或者是来源,但现在把它译为世系,或数据的的家族...
    文章 2017-05-02 1105浏览量
  • 认知推理:从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的...

    人工智能在这方面快速发展,总结一下:这个时代是一个感知的时代,AI 到目前为止基本上解决了所有的感知问题。如果回顾过去的话,会发现计算机主要是做一些存储和计算的工作;如果展望未来的话,我们想倡导的应该是...
    文章 2020-04-14 1282浏览量
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