① 深度学习基础 : 大脑对外界事务的认知原理 , 是很多深度学习算法的基础 , 这里讨论人类的视觉原理 ,
Facebook的使命是让世界变得更加开放，让每个人都能以最高的准确性和最快的速度使用自己喜欢的语言来发帖子和视频进行互动，语言翻译对此十分重要。 今天，Facebook的人工智能研究团队发表了他们的研究成果Fairseq，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，FAIR序列建模工具包的源代码和训练好的系统都已经在开源平台GitHub上公布，其他的研究者可以在此基础上建立自己的关于翻译、文本总结和其他任务的模型。 为什么选择卷积神经网
大数据文摘转载自数据派THU 作者：陈之炎 本文让你读懂卷积神经网络。 2022年有专家曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络(CNN)会和Transformer平分秋色。随着Vision Transformers (ViT)成像基准SOTA模型的发布， ConvNets的黎明业已到来，这还不算：Meta和加州大学伯克利分校的研究认为， ConvNets模型的性能优越于ViTs。 在视觉建模中，虽然Transformer很快取代了递归神经网络，但是对于那些小规模的ML用例， ConvNet的使用量会出现陡降。而
今天给大家带来的是卷积神经网络，听上去是不是挺高大上的？它还有个更响亮的名字CNN，谈到CNN应该好多同学都略知一二吧，CNN在做图像识别上有着很出色的效果，那我们今天对卷积神经网络一探究竟吧！
作者：陈之炎 本文约2000字，建议阅读5分钟本文让你读懂卷积神经网络。 2022年有专家曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络(CNN)会和Transformer平分秋色。随着Vision Transformers (ViT)成像基准SOTA模型的发布， ConvNets的黎明业已到来，这还不算：Meta和加州大学伯克利分校的研究认为， ConvNets模型的性能优越于ViTs。 在视觉建模中，虽然Transformer很快取代了递归神经网络，但是对于那些小规模的ML用例， ConvNet的使用量会出现陡降。
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
在机器学习中，分类器将类别标签分配给数据点。例如，图像分类器针对图像中存在哪些对象产生类别标签（例如，鸟，飞机）。一个卷积神经网络，或CNN的简称，是一种类型的分类，在解决这个问题，其过人之处！
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），对于图像处理有出色表现，在计算机视觉中得到了广泛的应用。
上一篇 《TensorFlow从1到2 | 第三章： 深度学习革命的开端：卷积神经网络》 快速回顾了CNN的前世今生。 本篇将拆开CNN架构，一探究竟。 基于空间映射的架构 全连接网络架构存在一个“硬
参数共享机制 在卷积层中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性。神经元就是图像处理中的滤波器，比如边缘检测专用的Sobel滤波器，即卷积层的每个滤波器都会有自己所关注一个图像特征，比如垂直边缘，水平边缘，颜色，纹理等等，这些所有神经元加起来就好比就是整张图像的特征提取器集合。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: [1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." (2015) (Three Giants' Survey) Review 机器学习在当下有很多应用：从网络搜索的内容过滤到电商的商品推荐，以及在手持设备相机和智能手机上的应用。机器学习系统用来做图像识别，语音转换，推送符合用户兴趣的内容。这些应用逐渐地开始不仅仅使用机器学习，越来越多的使用
文本分类（Text classification）描述了一类常见的问题，比如预测推文（Tweets）和电影评论的情感，以及从电子邮件中区分出垃圾邮件。
【新智元导读】 在本次演讲中, Hinton讨论了用“capsule”作为下一代CNN的理由。 他解释了“标准”的卷积神经网络有什么问题？结构的层次太少，只有神经元、神经网络层、整个神经网络。所以，我们需要把每一层的神经元组合起来，形成一个组，并装到“舱”（capsule）中去，这样一来就能完成大量的内部计算，最终输出一个经过压缩的结果。“舱”（capsule）的灵感来自大脑皮层中的微柱体（mini-column）。CNN的代表人物是Yann LeCun，所以这也可以看成是两位大神在深度学习观点上的一次正面
卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN ) CNN 是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务被CNN统治，例如图像分类，图像分割，目标检测，图像检索等。
来源: SigAI 作者: AI学习与实践平台 导言 在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，SIGAI将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。 思想起源 在各种深度神经网络结构中，卷积神经网络是应用最广泛的一种，它由LeCun在1989年提出[1]。卷积神经网络在早期被成功应用于手写字符图像识别[1][2][3]。2012年更深层次的AlexNet网络[4]取得成功，此后卷积神经网络蓬勃发展，被广泛用于各个领域，在很多
本系列将分为 8 篇 。本次为第 6 篇 ，介绍在计算机视觉中使用广泛并且十分基础的卷积神经网络 。
在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，SIGAI将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。
经过一段漫长时期的沉寂之后，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说，人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络（CNNs）的成功，卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。
【新智元导读】 美国科学家日前报告说，他们从人类大脑的学习方式中获得灵感，研发出一种新的“深度学习”算法，可以让机器像人类婴儿一样自主学习视觉世界。 新华社洛杉矶１２月１８日电（记者郭爽）美国科学家日前报告说，他们从人类大脑的学习方式中获得灵感，研发出一种新的“深度学习”算法，可以让机器像人类婴儿一样自主学习视觉世界。 在深度学习领域，科学家喜欢用“这是１，这是２”的方法来训练机器。这种被称为“监督学习”的技术，在训练时需要为机器提供成千上万标记好的样本，此前被认为是最有效的方法。 不过，人类并不是这样学习
摘要：在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。
本篇将拆开CNN架构，一探究竟。 基于空间映射的架构 全连接网络架构存在一个“硬”伤：网络中各层神经元的一维排布方式，丢弃了图像的空间结构信息。 以MNIST识别为例，当输入一副28x28的二维图像，
达观数据深度学习资料之卷积神经网络 （上篇） 1深度学习背景 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一，通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好
作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对岁看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：
2019年3月27日 ——ACM 宣布，深度学习之父 Yoshua Bengio , Yann LeCun 以及 Geoffrey Hinton 获得了2018年的图灵奖，被称为“计算机领域的诺贝尔奖”。
在各种深度神经网络结构中，卷积神经网络是应用最广泛的一种，它由LeCun在1989年提出[1]。卷积神经网络在早期被成功应用于手写字符图像识别[1][2][3]。2012年更深层次的AlexNet网络[4]取得成功，此后卷积神经网络蓬勃发展，被广泛用于各个领域，在很多问题上都取得了当前最好的性能。
关于全连接神经网络（Full Connected Neural Network，FC）的讨论已经说的不少了，本篇将要介绍的是，从2006年至今的神经网络第三次浪潮中，取得巨大成功、处于最核心位置的技术
上周，Geoffrey Hinton和他的团队发表了两篇论文，介绍了一种基于所谓的capsules(胶囊)的全新类型的神经网络。除此之外，该团队还发布了一种叫做“dynamic routing bet
为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有问题？问题在哪来？ CNN网络模型中的每一层学习的是些什么特征？为什么有的人说第一层卷积核提取的边缘信息特征？有的人却说第一层卷积核提取的是颜色特征？到底是两者都有还是什么回事？ CNN网络可不可以减掉几层然后保持相同的精度和损失率呢？减掉几层可以减少网络参数，本来我的GPU显存不是很大，太大的网络塞不下，不想重新买GPU只能减层，有没有大神可以教教我怎么操作啊？ 很多时候我们会遇到上面的问题，然
选自Medium 作者：Blake West 机器之心编译 卷积神经网络（CNN）经常被用于图像识别、语音处理等领域，是人工智能近年来快速发展的重要组成部分。然而，对于入门人士来说，我们似乎难以理解其
作者：陈仲铭 海格通讯 | 高级算法工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 为什么我的CNN网络模型训练出来的东西总是过度拟合？已经改了很多次参数都不行，到底是样本有问题还是网络模型定义有
先来一首《好久不见》，给大家说一声抱歉，最近因为种种的原因，没有通过“计算机视觉战队”给打开带来好的文章和知识的分享，在此，代表“计算机视觉战队”向所有关注我们的您敬个礼，也非常感谢大家的支持，谢谢！ 注：希望大家看这篇文章的时候，可以听着音乐来阅读，因为这是一篇简单易懂，并且可以给大家带来一丝放松的内容吧，希望能给有需要的您带来一些帮助，谢谢支持。 那我们就回归正题，来开始和您来聊聊已经占领了半片天的人工智能，作为学习者的我，也不敢说的太深入，更希望得到大家的指正与批评，来增加平台文章的质量。进一步
为了帮助各位学术青年更好地学习前沿研究成果和技术，AI科技评论联合Paper 研习社（paper.yanxishe.com），重磅推出【今日 Paper】栏目， 每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你学习参考。以下是今日的精选内容——
作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对所看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：
本文的主要目的，是简单介绍时下流行的深度学习算法的基础知识，本人也看过许多其他教程，感觉其中大部分讲的还是太过深奥，于是便有了写一篇科普文的想法。博主也是现学现卖，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步。
据官方公告介绍，因三位巨头（Hinton、Bengio、LeCun）在深度神经网络概念和工程上的突破，使得 DNN 成为计算的一个重要构成，从而成为 2018 年图灵奖得主。
【新智元导读】 本文带来对深度神经网络的通俗介绍，附动图展示。 现在谈人工智能已经绕不开“神经网络”这个词了。人造神经网络粗线条地模拟人脑，使得计算机能够从数据中学习。 机器学习这一强大的分支结束了 AI 的寒冬，迎来了人工智能的新时代。简而言之，神经网络可能是今天最具有根本颠覆性的技术。 看完这篇神经网络的指南，你也可以和别人聊聊深度学习了。为此，我们将尽量不用数学公式，而是尽可能用打比方的方法，再加一些动画来说明。 强力思考 AI 的早期流派之一认为，如果您将尽可能多的信息加载到功能强大的计算机中，并
文经公众号「机器人圈」授权转载（微信号：ROBO_AI） 本文长度为4473字，建议阅读10分钟 本文为你介绍一套NLP文本分类深度学习方法库及其12个模型。 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法。 它具有文本分类的各种基准模型，还支持多标签分类，其中多标签与句子或文档相关联。 虽然这些模型很多都很简单，可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余，但是这些模型中的其中一些是非常经典的，因此它们可以说是非常适合作为基准模型的。 每个模型在模型类型下都有一个测试函数。 我们还探讨了用两个seq
【新智元导读】Hinton要打造下一代CNN的Capsule细节终于通过一篇论文发布。本文带来详细介绍。此前，Hinton曾讨论了用“capsule”作为下一代CNN的理由。他解释了“标准”的卷积神经网络有什么问题？结构的层次太少，只有神经元、神经网络层、整个神经网络。所以，我们需要把每一层的神经元组合起来，形成一个组，并装到“舱”（capsule）中去，这样一来就能完成大量的内部计算，最终输出一个经过压缩的结果。“舱”（capsule）的灵感来自大脑皮层中的微柱体（mini-column）。Hinton要
特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。
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。 CNN能做什么 CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。主要被用来找寻图片中的模式。这个过程主要有两个步骤，首先要对图片做卷积，然后找寻模式。在神经网络中，前几层是用来寻找边界和角，随着层数的增加，我们就能识别更加复杂的特征。这个性质让CNN非常擅长识别图片中的物体。 学习CNN之前，我们需要对CNN和Deep Learning有一个简单的了解。
计算机视觉，到目前为止都是深度学习。并且大部分成功理解图片含义的案例都是使用神经网络。
【AI科技大本营导读】深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了一篇《我们该如何理解卷积神经网络？》的论文：
深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了一篇《我们该如何理解卷积神经网络？》的论文：
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提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点，这一期扒一下图像和CNN的发家历史。
近年来，深度卷积神经网络在计算机视觉上取得了优异的性能。深度卷积神经网络以精确地分类目标信息而闻名，并采用了简单的卷积体系结构来降低图层的复杂性。基于深度卷积神经网络概念设计的VGG网络。VGGNet在对大规模图像进行分类方面取得了巨大的性能。该网络设计了一堆小卷积滤波器，使网络结构非常简单，但网络有一些定位错误。
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