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总结: 一.R-CNN 摘要: 在对象检测方面,其性能在前几年就达到了一个比较稳定的状态.性能最好的方法是一种复杂的整体系统,它将多个图片的低级特征通过上下文组合起来. 本文提出了一种简单.可扩展的算法,它在mAP上比VOC2012的最佳算法的结果高30%,达到53.3%. 这个方法包含两个方面: 1.利用大容量的CNN来提供自底向上的区域建议. 2.当带标签的训练数据不足时,使用附加任务提供监督的预训练,后面跟上特定区域的微调,这样产生一个显著的性能提升. 我们将R-CNN于OverFeat做

由康奈尔大学运营维护着的arXiv网站,是一个在学术论文还未被出版时就将之向所有人开放的地方.这里汇聚了无数科学领域中最前沿的研究,机器学习也包括在内.它反映了学术界当前的整体趋势,我们看到,近来发布的机器学习研究有许多都与深度学习有关. Huho Larochelle博士是加拿大舍布鲁克大学(Université de Sherbrooke)机器学习教授,Twitter的研究员,有名的神经网络研究者,以及深度学习狂热爱好者.从2015年夏天开始,他就一直在撰写并发布他对于arXiv上他感兴趣的

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转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)

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作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/273 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

SpeeDO —— 并行深度学习系统   摘要: 最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练, ...     最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练,很多网络需要一次训练

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