微软亚洲实验室一篇超过人类识别率的论文：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification ImageNet Classification

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在该文章的两大创新点:一个是PReLU,一个是权值初始化的方法.下面我们分别一一来看. PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu,即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数,看一个图就明白了: 右边的图上多了一个参数吧,在负半轴上不再为0,而是一个可以学习的斜率. 很容易明白.实验结果显示该方法可以提高识别率. 权值初始化的方法: 对于文中的权值初始化问题:主要思想是跟随了"Xavier"的初始化的思想,研究了第一层layer的响应的 variance.下面的推导…

探索真实事物的虚拟再现——微软亚洲研究院SIGGRAPH Asia 2014精彩入选论文赏析

Asia 2014精彩入选论文赏析" title="探索真实事物的虚拟再现--微软亚洲研究院SIGGRAPH Asia 2014精彩入选论文赏析"> SIGGRAPH Asia今年首次来到内地,于12月3日在深圳国际会议中心开幕.此次,微软亚洲研究院共有七篇论文入选此次大会,研究员们也会大会现场进行演讲和项目演示.在这里,我们特别挑选了三篇精彩的入选论文,和大家分享一下论文背后的技术设想.他们的共同关注点都是如何利用设备更好地捕捉和呈现现实中的人物和场景,但是每一篇论文…

微软亚洲研究院的“哈利·波特”：Thomas Moscibroda

在微软亚洲研究院,有一位名为Thomas Moscibroda的研究员几乎是无人不知.无人不晓,江湖人送外号"哈利·波特".Thomas认为他这么"红"是因为他"老外"的外形让他在人群里比较显眼,但熟悉他的人都知道,比他外形更深入人心的是他对研究的热情与专业. 这位在学术界和工业界都玩的游刃有余的"歪果仁"身上的标签有很多.他是微软亚洲研究院系统算法组首席研究员,也是清华大学交叉信息研究院"姚班"的兼职教授…

微软亚洲研究院研究员获选IEEE Fellow 和ACM Distinguished Member

年末将至,微软亚洲研究院喜讯连连.近日,IEEE(国际电气电子工程师学会)和ACM(美国计算机协会)先后公布了2017年度的院士名单(IEEE Fellow)和2016年度杰出会员名单(ACM Distinguished Member).其中,微软亚洲研究院共有四名研究员获选,他们分别是:刘铁岩博士获得IEEE Fellow和ACM Distinguished Member双重荣誉,华刚博士.梅涛博士以及郑宇博士荣获ACM Distinguished Member称号.这一殊荣代表着计算机学…

Ta说：2016微软亚洲研究院第二届博士生论坛

"聚合多元人才创造无尽可能,让每一位优秀博士生得到发声成长机会"可以说是这次微软亚洲研究院博士生论坛最好的归纳了.自去年首次举办以来,这项旨在助力青年研究者成长的项目迅速得到了业界和学界的广泛关注.在刚刚落幕的第二届微软亚洲研究院博士生论坛中,微软亚洲研究院请到了来自澳大利亚.新加坡.日本.韩国.中国大陆.香港和台湾等国家与地区的50多位优秀博士生参与.他们有着不同的肤色.不同的研究领域,但在微软亚洲研究院的短短的三天里,与会者们都感受到了蓬勃跳动的"青年智慧"…

学一手，知乎大V(轮子哥)当年靠它进微软亚洲研究院

前言 vczh本名陈梓瀚,不过大家更愿意叫他「轮子哥」,毕业于华南理工大学软件学院.vczh大学时代就在微软实习,毕业后即加入微软.开始时是在微软上海,后来进入北京的微软亚洲研究院.现已移居美国西雅图,在Office组做工程师. 大家一方面对其高强度关注妹子,更新频繁,"轮带逛"的称号褒贬不一:另一方面大家对其技术也有所疑惑,但是不可否认的是他技术还是比大多数人厉害的! 轮子哥在编译和图形学上面有着深厚的造诣,有兴趣的可以看下: 进入2012 -- 回顾我走过的编程之路. 后来我因为一…

深度卷积网络(DCNN)和人类识别物体方法的不同

加州大学洛杉矶分校在PLOS Computing Biology上发表了一篇文章,分析了深度卷积网络(DCNN)和人类识别物体方法的不同:深度卷积网络(DCNN)是依靠物体的纹理进行识别,而人类是依靠物体的轮廓进行识别.如对下面的图a,人类依靠轮廓很快就能识别出这是一只熊,速度和准确性超过深度卷积网络(DCNN):但是如果把熊的图片分成若干部分,再打乱,如图b所示,人类要识别出这是一只熊就很困难了,而深度卷积网络(DCNN)可以很容易的识别出来.这是因为人类是依靠物体的全局信息和轮廓去识别一个物…