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2016年,机器学习和人工智能领域有什么重大进展?(附重要论文下载链接)
2016年机器学习领域取得了很多可以铭记在历史中的进展,将其称为”机器学习元年”也并不为过。市场上各大公司都在进行机器学习的研究,即使没有,他们也通过收购各类机器学习初创公司来快速进入这个领域。
从服务内部到实现商业化,美团云所经历的这两年
100 万单、 1000 万单到 1400 万再到 1600 万单的峰值,美团点评的外卖日订单迅速上涨。与此同时,配送体验要求也在不断提升,平台也始终面临运力的挑战,必须不断平衡配送成本和配送体验的要求。
机器学习算法之——卷积神经网络(CNN)原理讲解
其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。
深度学习论文阅读目标检测篇(三):Faster R-CNN《 Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》
 最先进的目标检测网络依靠region proposal算法来推理检测目标的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等类似的研究已经减少了这些检测网络的运行时间,使得region proposal计算成为一个瓶颈。在这项工作中,我们引入了一个region proposal网络(RPN),该网络与检测网络共享整个图像的卷积特征,从而使近乎零成本的region proposal成为可能。
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