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- 卷积神经网络模型发展及应用转载地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积神经网络已... 卷积神经网络模型发展及应用转载地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积神经网络已...
- 一个明智的人就是一个不会被表面现象所欺骗的人，他甚至预见到了事情将往哪一方向变化。——叔本华不久前，ML Commons协会公布了基于ML Perf v1.0标准的最新测试结果，NV和GOOGLE仍然是性能的领跑者，但作为国内不多的提交者，鹏城的成绩有目共睹，华为Ascend的性能突飞猛进；在这AI的时代，数据几何式增长，高性能计算硬件呼之欲出，如何服务各种场景下的计算需求，如何在高性能计算... 一个明智的人就是一个不会被表面现象所欺骗的人，他甚至预见到了事情将往哪一方向变化。——叔本华不久前，ML Commons协会公布了基于ML Perf v1.0标准的最新测试结果，NV和GOOGLE仍然是性能的领跑者，但作为国内不多的提交者，鹏城的成绩有目共睹，华为Ascend的性能突飞猛进；在这AI的时代，数据几何式增长，高性能计算硬件呼之欲出，如何服务各种场景下的计算需求，如何在高性能计算...
- 简 介： 本文首先讨论了卷积核的概念，以及如何用于对图像进行滤波。然后通过他们对图像进行数学运算来实现特定的效果，比如平和和锐化。展示了如何在OpenCV中实现2D滤波。 在等同卷积卷积核之后，... 简 介： 本文首先讨论了卷积核的概念，以及如何用于对图像进行滤波。然后通过他们对图像进行数学运算来实现特定的效果，比如平和和锐化。展示了如何在OpenCV中实现2D滤波。 在等同卷积卷积核之后，...
- 杨智程: 2021214373 深智研211班陈逸飞:2021214377 深智研211班 简 介： 本文结合Actor-Critic算法，针对CartPole-v1倒立摆小车环境进行了强化学... 杨智程: 2021214373 深智研211班陈逸飞:2021214377 深智研211班 简 介： 本文结合Actor-Critic算法，针对CartPole-v1倒立摆小车环境进行了强化学...
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- 简 介： 现在很多功能强大的软件使得我们分析数据的效率大大提高。虽然我们依靠软件来处理数据，但对计算结果的应用却不能完全依赖软件，还需要对其背后的原理有着清晰的理解，这样才能够正确揭示出数据背后的物... 简 介： 现在很多功能强大的软件使得我们分析数据的效率大大提高。虽然我们依靠软件来处理数据，但对计算结果的应用却不能完全依赖软件，还需要对其背后的原理有着清晰的理解，这样才能够正确揭示出数据背后的物...
- 目录 1、什么是BatchSize 2、 为什么需要 Batch_Size？ 3、 如何设置Batch_Size 的值？ 4、在合理范围内，增大Batch_Size有何好处？ 5、 盲目增大 Batch_Size 有何坏处？ 6、调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？ 7、为什么说Batch size的增大能... 目录 1、什么是BatchSize 2、 为什么需要 Batch_Size？ 3、 如何设置Batch_Size 的值？ 4、在合理范围内，增大Batch_Size有何好处？ 5、 盲目增大 Batch_Size 有何坏处？ 6、调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？ 7、为什么说Batch size的增大能...
- Harnessing Deep Neural Networks with Logic Ruleshttps://arxiv.org/abs/1603.06318 问题背景数据驱动的深度学习方法给人工智能的各个方向带来了巨大的变化，但这种方法依赖大量的标签数据且具有可解释性差、难训练等问题。事实上，人类的行为表明，人类的学习不仅来源于具体的例子，还来源于不同形式的通用知识和丰富的经验。逻辑规则... Harnessing Deep Neural Networks with Logic Ruleshttps://arxiv.org/abs/1603.06318 问题背景数据驱动的深度学习方法给人工智能的各个方向带来了巨大的变化，但这种方法依赖大量的标签数据且具有可解释性差、难训练等问题。事实上，人类的行为表明，人类的学习不仅来源于具体的例子，还来源于不同形式的通用知识和丰富的经验。逻辑规则...
- 本文转载自https://www.zybuluo.com/huanghaian/note/1748811github： https://github.com/hhaAndroid/mmdetection-mini欢迎star部分内容有删改 0 摘要论文题目： Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via... 本文转载自https://www.zybuluo.com/huanghaian/note/1748811github： https://github.com/hhaAndroid/mmdetection-mini欢迎star部分内容有删改 0 摘要论文题目： Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via...
- 本文转载自https://www.zybuluo.com/huanghaian/note/1744915github： https://github.com/hhaAndroid/mmdetection-mini欢迎star部分内容有删改 1 darknet系列转化过程由于yolov2比较老了，性能和速度都无法和yolov3、tiny-yolov3相比，故这里不包括yolov2，具体是yol... 本文转载自https://www.zybuluo.com/huanghaian/note/1744915github： https://github.com/hhaAndroid/mmdetection-mini欢迎star部分内容有删改 1 darknet系列转化过程由于yolov2比较老了，性能和速度都无法和yolov3、tiny-yolov3相比，故这里不包括yolov2，具体是yol...
- 本文转载自https://www.zybuluo.com/huanghaian/note/1742594github： https://github.com/hhaAndroid/mmdetection-mini欢迎star部分内容有删改本文亮点的话，可以简单归纳为：算法最核心部分解读，比较精简结合工具进行focal loss理论分析，理论实践两不误mmdetection中的yolov3复现... 本文转载自https://www.zybuluo.com/huanghaian/note/1742594github： https://github.com/hhaAndroid/mmdetection-mini欢迎star部分内容有删改本文亮点的话，可以简单归纳为：算法最核心部分解读，比较精简结合工具进行focal loss理论分析，理论实践两不误mmdetection中的yolov3复现...
- 文章目录 1、CenterNet 简介2、提出背景3、骨干网络4、整体结构5、论文总结 本文原论文地址： https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 1、CenterNet 简介 CenterNet是一种Anchor-... 文章目录 1、CenterNet 简介2、提出背景3、骨干网络4、整体结构5、论文总结 本文原论文地址： https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 1、CenterNet 简介 CenterNet是一种Anchor-...
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