传统的卷积运算,要成为过去时了. Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品:OctConv(Octave Convolution),效果惊艳,用起来还非常方便. OctConv就如同卷积神经网络(CNN)的"压缩器".用它替代传统卷积,能在提升效果的同时,节约计算资源的消耗. 比如说一个经典的图像识别算法,换掉其中的传统卷积,在ImageNet上的识别精度能获得1.2%的提升,同时,只需要82%的算力和91%的存储空间. 如果对精度没有那么高的要求,和原来持平满足了的话,

2016年QS亚洲大学排行榜 人民网北京6月14日电 (记者 郝孟佳)今天,全球高等教育分析机构QS全球教育集团发布了2016年QS亚洲大学排名.清华大学在亚洲20强大学中进步最大,比去年提升6名,上升至亚洲区第5名,超过了排名第9的北京大学.本次排名在去年的基础上增加50所大学,对亚洲的前350所大学进行排名比较.除了综合考察大学在科研.教学.毕业生就业.国际化.学术影响力等9个指标,还新增了拥有博士学位教职工比例的指标,权重占5%.                              

2015年美国大学计算机专业排名 计算机专业介绍:计算机涉及的领域非常广泛,其分支学科也是非常多.所以在美国将主要的专业方向分为人工智能,程序应用,计算机系统(Systems)以及计算机理论(theory)这四个部分. 每个部分又有很多的研究方向,诸如人工智能与知识工程,模式识别与图像处理软件,多媒体技术与图形学,智能信息系统工程与软件自动化,数据库与数据仓库,数据挖掘与知识发现,计算机网络技术及其应用,计算机系统与控制,信息系统安全,计算机安全等等. 这些研究方向隶属于以上四个研究方向但是分类

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USNews2018世界大学1250所排行榜(最全版) 中外学术情报<更多内容2017-10-27 09:00:00 10月24日,USNews发布2018世界大学排行榜,来自全球74个国家或地区的1250所知名大学入围(文末附1250所大学的完全榜单).今年中国共有167所高校入围,其中内地高校136所,香港高校6所,澳门高校1所,台湾高校24所.不过,相比去年,中国高校排名整体下降. 今年的USNews世界大学排名主要指标如下:全球研究声誉12.5%,地区性研究声誉 12.5%,发表论文10

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从Clarifai的估值聊聊深度学习 [转载请注明出处] 前几天和 Ayden @叶瀚中 聊天时,提到了 www.clarifai.com 这家公司. 此前,我已经从各方消息中听说过创始人Matt Zeiler最近打算卖公司.甚至还和朋友打赌说这个公司能不能以$5M出手. 先说结论: 这个公司的水准在13年称得上世界第一 .但是这并不能给该公司以世界级的价值. Clarifai创始人Matt Zeiler 是 New York University (NYU) Rob Fergus教授门下的学生

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

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前辈名师 姓名 现职/原职 郭秉文 中国现代大学之父.国立东南大学校长.哥伦比亚大学教育学博士,该校第一任校长.为了纪念郭秉文先生,勉励优秀学子,郭夏瑜女士在上海财经大学等校设立了“郭秉文奖学金” 马寅初 北京大学校长.浙江大学校长.哥伦比亚大学经济学博士,该校第一任教务主任 顾毓琇 国立中央大学校长.麻省理工学院博士.学贯中西,博古通今.曾任该校筹备委员会委员 吴保丰 国立交通大学校长,早年留学密歇根大学,曾任该校筹备委员会委员 何炳松 国立暨南大学校长,早年留学普林斯顿大学,曾任该校筹备委员

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歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA