深度学习已经在气象领域显示出很好的应用前景，并且已经在降水短临预报、雷达图像生成、锋面检测等方面取得了不错的进展。为了更有效的训练和验证这些复杂的算法，需要大量多样化的高分辨率数据集。目前有很多公开的PB级天气数据，比如静止气象卫星、天气雷达等。然而，这些数据集的大小和复杂性阻碍了深度学习模型的训练。为了解决此问题，引入了雷暴事件图像数据集(Storm EVent ImagRy, SEVIR)。此数据集包含了来自多个传感器的时空一致的数据。除了数据集外，还提供了深度学习模型作为基准模型和模型评估指标，以进一步加速深度学习新算法的创新。
“人工智能”这个词每天被到处乱用。你听到开发者们说他们要学习人工智能。你也会听到管理者说他们要把人工智能技术应用他们的服务中。但他们往往并不了解人工智能。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，但在处理复杂任务和拥有少量标注数据的情况下，仍然存在一些挑战。为了进一步提高深度学习算法的性能和泛化能力，研究者们开始探索将集成学习与深度学习相结合的方法。本文将介绍集成学习的基本概念和深度学习的优势，然后讨论集成学习在深度学习中的应用，并总结结合集成学习的深度学习算法的优势和挑战。
【编者按】深度神经网络能够焕发新春，大数据功不可没，然而大数据的版权是否应当延伸到深度学习产生的知识，这是一个现实的问题。本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与大数据的关系，介绍了目前的问题和解决方案。文章最后预测深度学习将来可能需要相关的“AI法”。 要获得有用的学习效果，大型多层深度神经网络（又名深度学习系统）需要大量的标签数据。这显然需要大数据，但可用的可视化大数据很少。今天我们来看一个非常著名的可视化大数据来源地，深入了解一下训练过的
继续PyTorch学习系列。前篇介绍了PyTorch中最为基础也最为核心的数据结构——Tensor，有了这些基本概念即可开始深度学习实践了。本篇围绕这一话题，本着提纲挈领删繁就简的原则，从宏观上介绍搭建深度学习模型的几个基本要素。
在入门学习深度学习之前，有必要先了解一下深度学习的工作原理。著名程序猿小哥 Radu Raicea 特意为入门学习者写了一篇文章，利用一个票价预测工具的例子解释深度学习的工作原理，不需要有多高深的数学知识，人人都能看懂。
今天为大家介绍的是来自Nathan C. Frey团队的一篇论文。在数据可用性和计算量方面的大规模扩展，使得深度学习在自然语言处理和计算机视觉等关键应用领域实现了重要突破。越来越多的证据表明，在科学深度学习中，规模可能是一个关键因素，但科学领域中物理先验的重要性使得规模扩展的策略和益处尚不确定。在这里，作者通过改变模型和数据集的大小（跨越多个数量级），研究了大型化学模型中的神经缩放行为，研究对象包括拥有超过十亿参数的模型，这些模型在高达一千万数据点的数据集上进行了预训练。
图像识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。深度学习模型在图像识别中的应用已经取得了显著的进展，使计算机能够像人一样理解和分类图像。本文将介绍如何使用深度学习模型来识别CIFAR-10数据集中的图像，并对模型的准确率进行分析。
原作者：Radu Raicea 译者：刘勤 人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI；经理们说想在服务中应用AI。但是，通常这些人不知道AI是什么。 本文将带你了解人工智能（AI）和机器学习（ML）的基本知识。你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。 本指南是用来科普的，所以不会涉及高等数学。 背景 了解深度学习的第一步是把握重要概念之间的区别。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 YOLOV7目标检测模型在keras当中的实现 支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪、支持多GPU训练、支持各个种类目标数量计算、支持heatmap。 性能情况 训练步骤 全部 代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 yolov7 即可获取。 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》 系列。这一期是由亚马逊工程师：Keerthan Vasist(https://github.com/keerthanvasist)，为我们讲解 DJL（完全由 Java 构建的深度学习平台）系列的第 4 篇。
解决问题往往需要大量工具的支持，深度学习也不例外。 要说真有什么区别的话，那就是在不远的将来，用好这一领域的工具将愈发重要。
机器学习入门好文，强烈推荐 深度神经网络全面概述：从基本概念到实际模型和硬件基础 神经网络与深度学习 27种深度学习主流神经网络 三分钟搞懂深度学习：物体的识别和检测，以“找椅子”为例 ：代码和遇到问题后的解决方法 物体识别SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）：可以使用 图像物体分类与检测算法综述：数据图像收集 训练自己haar-like特征分类器并识别物体（1）：opencv 【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（2）:ope
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx YOLOV7：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现 所需环境 torch==1.2.0+ 为了使用amp混合精度，推荐使用torch1.7.1以上的版本。 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 v7 即可获取。 训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，
【AI100 导读】深度学习正在改变一切。就像电子学和计算机改变了所有的经济活动一样，人工智能将重塑零售、运输、制造、医药、电信、重工业等行业，即使是数据科学本身，也将被其所改变。人工智能的应用范围仍
引言 2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics
今天给大家介绍由巴黎文理研究大学计算生物研究中心的Veronique Stoven教授课题组发表在J Cheminform上的一篇文章。作者提出一种具有深度学习功能的化学基因组神经网络（CN），以分子图和蛋白质序列编码器学习的分子和蛋白质表示形式的组合作为输入。实验结果显示，在大型数据集上深度学习CN模型优于最先进的浅层方法，与基于专家的描述符的深层方法相当；而在小型数据集上浅层方法比深层学习方法具有更好的预测性能。作者还使用了数据增强技术，即多视图和迁移学习，以提高化学基因组神经网络的预测性能。
它非常有力地推动了计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别、强化学习和统计建模等多个领域的快速发展。
脑机接口(BCI)是一种系统，可将受试者(人类或动物)的大脑活动模式提取并转换为用于交互式应用程序的消息或命令。脑活动模式是通过脑电图(EEG)获得的信号。
论文题目：BlendedMVS: A Large-scale Dataset for Generalized Multi-view Stereo Networks
AI科技评论按：本文由图普科技编译自《Applying Deep Learning to Real-world Problems》，AI科技评论独家首发。 近年来，人工智能的崛起可以说是得益于深度学习的成功。驱动深度神经网络突破的三个主要因素分别是：海量的训练数据、强大的计算架构和学术领域的相关进展。因此，深度学习在图像分类、面部识别等任务的表现上不仅超越了传统方法，还超越了人类水平。这一切都为那些使用深度学习解决实际问题的新业务创造了巨大的发展潜力。 在位于柏林的Merantix总部，我们致力于研究这项新
2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics Proce
深度学习和机器学习的进步都起到了最近AI成就了的核心作用，让计算机进行练习，通过消化和分析大量的数据，而不用明确地编程，就可以达到目的。在过去的两年里，谷歌以深度学习为基础的AlphaGo击败了世界顶级的围棋选手，令大多数人工智能专家感到惊讶，他们认为需要5到10年才能实现这样一个里程碑。同样，当谷歌在2016年底转向其新的深度学习AI系统时，它大大地提高了机器翻译的质量。
深度学习有哪些神经网络 一般来说，训练深度学习网络的方式主要有四种： 监督学习（supervised learning） 无监督学习 （unsupervised learning） 半监督学习（semi-supervised learning） 强化学习（reinforcement learning） 监督学习 是指用已经标记好的数据，做训练模型来预测新数据的类别。 无监督学习 是指不需要提前对数据进行标记，直接对它们进行聚类。 半监督学习 是指同时用了有监督学习的方法和无监督学习的方法。准确来说是同时用来
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域，具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中，可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用，为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
选自IBM 机器之心编译 近日，IBM 发布了一种结合软件和硬件的新型分布式系统 PowerAI DDL，该系统不仅在 Imagenet 22K 任务上实现了当前最佳的性能，同时还只需要 7 小时就能完成训练。该软件库现已集成到 TensorFlow、Caffe 和 Torch 中。 IBM Research 在 arXiv 发表文章，称使用新型分布式深度学习软件可达到几乎完美的扩展效果，该系统在 64 位 IBM Power system 的 256 个英伟达 GPU 上使用 Caffe 深度学习框架获得
不谈理论，只谈实战。 当我们需要用深度学习处理现实问题时，除了相关的技术和数据，你还需要掌握一系列的小诀窍，并将这些技巧用在级联模型、智能增强、合理的评价标准、建立可重用的训练管道、有效推断与减小模型大小等等方面。 本文由深度学习的实践者，位于柏林的创业公司Merantix所著，五个案例，三大心得，带你在深度学习的应用之路上快速打怪升级。 作者 | Rasmus Rothe 编译 | AI100（rgznai100） 近年来，人工智能正迅速崛起，这主要归功于深度学习的成功。 深度神经网络的突破来
【导读】对于机器学习而言，获取数据的成本有时会非常昂贵，因此为模型选择一个合理的训练数据规模，对于机器学习是至关重要的。在本文中，作者针对线性回归模型和深度学习模型，分别介绍了确定训练数据集规模的方法。
为什么深度学习（DL）比其他机器学习（ML）方法效果更好？ AI 科技评论按：近来在多个国外开发者论坛、杂志中，”深度学习的优越性”这个话题着实引发了不少讨论。对此，西班牙著名 AI 专家、Starlab 神经科学研究负责人 Aureli Soria-Frisch 发表了他的看法。 这里列举了三大原因： DL 训练过程整合了特征提取； 大型数据集的收集； 技术进步。 Aureli Soria-Frisch Aureli Soria-Frisch：我想要指出三点原因——在我眼中，它们构成了深度学习
研究者认为，尽管深度学习在其他领域取得了成功，但其在时间序列分析中的有效性仍然受到争议。他们强调了由于缺乏标准化大规模数据集，在评估深度学习模型进行时间序列预测时所面临的挑战。
因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ，基于 data/coco128.yaml 文件，创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml
原作：Radu Raice 安妮 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这篇文章颇！具！人！气！ 软件工程专业的学生Radu Raice近日发表了文章《Want to know
计算机视觉和 AI 领域研究者 Filip Piekniewski 曾经发表「AI 寒冬将至」的观点，从大公司对 AI 研究的兴趣、深度学习的扩展能力、炒作等角度展开，并认为 AI 寒冬必将到来。前不久，他再次发文，从硅谷的起落讲述 AI 寒冬原理，声称人工智能和区块链终将走入死胡同。这次，他从老本行计算机视觉出发，认为经典计算机视觉技术非常强大并且短期内不会消亡，深度学习对数据的语义理解非常浅层，只能用于接受偏差的场景中。
近年来，深度学习已成为大多数AI问题的首选技术，使得经典机器学习相形见绌。原因很明显，深度学习在语音、自然语言、视觉和游戏等许多任务上都表现出卓越的性能。然而，尽管深度学习具有如此好的性能，经典机器学习方法仍有一些优势，而且在一些特定情况下最好使用经典机器学习方法，例如线性回归或决策树，而不是使用一个大型深度网络。 本文将对比深度学习和经典机器学习，分别介绍这两种技术的优缺点以及它们在哪些问题/如何得到最佳使用。 深度学习优于经典机器学习 一流的性能：在许多领域，深度网络已经取得了远远超过经典ML方
摘要： 目前AI在图片分类方向已经做得非常优秀，有的甚至超过人类。但是，这仅仅限于模型经过已知样本的学习。令模型像人一样具有推理能力，通过已知样本可以对未知分类进行识别，这将是未来的一个主要方向，也是AI技术智能化的下一个台阶。
阅读发表在computers & security（CCF-B）上的文章Deep learning for insider threat detection：Review，challenges and opportunities，一篇内部威胁检测的综述，来了解内部威胁检测的历史，挑战以及未来的研究方向。
AI 科技评论按：6月19日，谷歌发布了T2T（Tensor2Tensor）深度学习开源系统，这个系统的一大优点是模块化，这也就意味着系统更加灵活，适应性更强。深度学习的研究进度也会因此而加速。 深度学习（DL）让很多技术领域都得以迅速发展，比如机器翻译，语音识别，以及物体检测。在研究社区，人们可以找到研究作者开源的代码，复制他们的结果，帮助自己做进一步深度学习研究。然而，大多数深度学习系统使用了需要耗费大量工程开发的特殊设置，可能只对特定的问题或结构起作用。这使得在新实验中运行以及进行实验结果对比变得比较
之前推过一篇深度学习雷达回波短临外推的推文 基于深度学习的多模型雷达回波外推，很多朋友想获取源代码，但因为一些原因这个代码无法开源。
研究人员表示，目前形式的深度神经网络似乎不太可能是未来建立通用智能机器或理解思维/人类大脑的最佳解决方案，但深度学习的很多机制在未来仍会继续存在。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
你一定看过这种报道——深度学习是切片面包以来最流行的东西。它许诺用海量数据的一小部分即可解决你最复杂的问题。唯一的问题是你既不在 Google 也不在 Facebook 工作，数据稀缺。那该怎么办呢？你是否仍然可以利用深度学习的力量？还是无奈运气不佳？让我们看看怎样在数据有限的情况下利用深度学习，以及为什么我认为这可能是未来研究最令人兴奋的领域之一。
Deepgram 是 YC 投资的一家初创公司，其业务是使用机器学习分析企业的音频数据。近日该公司开源了内部的深度学习工具 Kur（https://github.com/deepgram/kur）。该工具能够进一步帮助那些对音频分析感兴趣的人实现他们的想法。开源内容还包括10个小时的已转录音频，以10秒的片段拼接，目的是加快训练过程。 Kur 与 Keras 相似，但 Kur 进一步节略了建立和训练深度学习模型的过程。通过使深度学习更容易实现，Kur 进一步使图像识别和语音分析更容易进行。 Deepgram
【新智元导读】引起热议的两篇谷歌大脑的论文《一个模型解决所有问题》和《你只需要注意力机制》，其背后是一个名为 Tensor2Tensor 的模块化深度学习系统。现在，谷歌将Tensor2Tensor开源，包含各种数据集和模型，用户可以使用来运行模型或实验自己的新想法。 GitHub地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 谷歌前几天连续发表的几篇“标题党”论文引起较多讨论，《一个模型解决所有问题》（One Model To Learn Them All）和
今日，腾讯AI Lab宣布将于9月底开源“Tencent ML-Images”项目，该项目由多标签图像数据集ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101构成。 该项目的开源，是腾讯AI Lab在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放，为人工智能领域的科研人员和工程师提供充足的高质量训练数据，及简单易用、性能强大的深度学习模型，促进人工智能行业共同发展。 腾讯AI Lab此次公布的图像数据集ML-Images，包含了1800万图像和1.1万多种常见物体类
深度学习图像分析方法和大规模成像数据集的结合为神经科学成像和流行病学提供了许多机会。然而，尽管深度学习在应用于一系列神经成像任务和领域时取得了这些机会和成功，但大规模数据集和分析工具的影响仍然受到重大障碍的限制。在这里，我们研究了主要的挑战以及已经探索的克服这些挑战的方法。我们将重点讨论与数据可用性、可解释性、评估和后勤挑战相关的问题，并讨论仍然需要解决的问题，以使大数据深度学习方法在研究之外取得成功。
2018年9月10日，深圳 - 今日，腾讯AI Lab宣布将于9月底开源“Tencent ML-Images”项目，该项目由多标签图像数据集ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101构成。 该项目的开源，是腾讯AI Lab在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放，为人工智能领域的科研人员和工程师提供了充足的高质量训练数据，及简单易用、性能强大的深度学习模型，促进人工智能行业共同发展。 腾讯AI Lab此次公布的图像数据集ML-Images，包含了1800
选自arXiv 机器之心编译 作者：Kexin Pei等 参与：吴攀、李亚洲 对于自动驾驶系统等事关人身安全的深度学习应用，了解其在极端情况下的表现是非常重要的。近日，来自哥伦比亚大学和理海大学的几位
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》（详细引用信息见文末）论文复现的第一篇——论文解读，主要是介绍论文的大致逻辑，创新点和结论。
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