原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/I5XgYrPCCGyfV2qTI0sJhQ 深度神经网络自出现以来,已经成为计算机视觉领域一项举足轻重的技术.其中,ImageNet 图像分类竞赛极大地推动着这项新技术的发展.精确计算水平取得了稳步的增长,但颇具吸引力的模型应用尚未得到合理的利用. 本文将综合分析实际应用中的几项重要指标:准确度.内存占用.参数.操作时间.操作次数.推理时间.功耗,并得出了以下几项主要研究结论: 功耗与批量大小.体系结构无关: 准确度与推理时间呈

微软亚洲研究院首席研究员孙剑 世界上最好计算机视觉系统有多精确?就在美国东部时间12月10日上午9时,ImageNet计算机视觉识别挑战赛结果揭晓——微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们凭借深层神经网络技术的最新突破,以绝对优势获得图像分类.图像定位以及图像检测全部三个主要项目的冠军.同一时刻,他们在另一项图像识别挑战赛MS COCO(Microsoft Common Objects in Context,常见物体图像识别)中同样成功登顶,在图像检测和图像分割项目上击败了来自学界.企业和研究机构的

博主原文链接:用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%) 如需转载,请备注出处及链接,谢谢. 2012 年,Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 赢得 ImageNet 挑战赛冠军,基于CNN的图像识别开始受到普遍关注,CNN 成为了图像分类的黄金标准,自那以后,科学界掀开了基于深度神经网络对图像识别的大探索,现如今,深度学习对图像的识别能力已经超出了人眼的辨别能力.本公众号的图像识别系列将循序渐进,层层深入的带领读

深度 | AI芯片终极之战 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652712307&idx=1&sn=28806ccb69a5f5d1142ac5f79ccde395&chksm=847dba7db30a336bfde664a5f2b75fdc443ac541483542eada358f298965614f60e3faaecf7e&scene=21#wechat_redirect 2018-0

2015年的秋天,北京的雨水比往年要多些,温度却不算太冷.这一年里,年仅23岁的姚颂刚刚拿到清华大学的毕业证书;32岁的陈天石博士毕业后已在中科院计算所待了整整8年;而在芯片界摸爬滚打了14年的老将何云鹏却毅然辞掉了长虹芯片高管的职位,华丽创业转身. 2015年的秋天,在大洋的另一端,英伟达的股价还在20多美元徘徊,谷歌公司内部却开始秘密地用上了TPU芯片;在彼岸的中国市场里,百度研究院两位高管:副院长余凯与异构计算团队负责人吴韧陆续离职,成立了两家芯片公司——地平线与异构智能. 2015年的秋

人工智能大师访谈 by 吴恩达 吴恩达采访 Geoffery Hinton Geoffery Hinton主要观点:要阅读文献,但不要读太多,绝对不要停止编程. Geoffrey Hinton:谢谢你的邀请 吴恩达:我想你是至今为止整个地球上发明最多深度学习核心理念的人,很多人都称呼你为"深度学习教父",尽管我是直到和你聊了几分钟之后才发现我是第一个这样称呼你的人, 对此我深感荣幸不过我想问的是,许多人把你看作传奇,我更想知道一些传奇背后的私人故事,所以你是怎样在很久之前就投身于人工智

DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 这个论文我们使用深度学习解决了在静态人脸图像中面部年龄的估计.我们的卷积神经网络使用了VGG-16结构,并在用于图像分类的ImageNet的数据集上预训练.除此之外,由于面部年龄的注释图像数量的限制,我们探究了微调带有可用年龄的爬取的网络人脸图片的好处.我们从IMDB和Wikipedia上爬取了0.5百万张名人的图片,并公布出来.这是目前为止最大的用于年龄检测的数据集.我们提出了将

1.GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军. 2.GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet.VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如过拟合.梯度消失.梯度爆炸等.2)解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数,为了减少参数,自然就想到将全连接变成稀疏连接.但是在实现上,全连接

机器之心报道 作者:邱陆陆 8 月中旬,谷歌大脑成员 Martin Wicke 在一封公开邮件中宣布,新版本开源框架——TensorFlow 2.0 预览版将在年底之前正式发布.今日,在上海谷歌开发者大会上,机器之心独家了解到一个重大的改变将会把 Eager Execution 变为 TensorFlow 默认的执行模式.这意味着 TensorFlow 如同 PyTorch 那样,由编写静态计算图全面转向了动态计算图. 谷歌开发者大会 在谷歌开发者大会的第二天,主会场全天都将进行 TensorF

小编按: 计算机视觉和模式识别领域顶级会议CVPR 2016于六月末在拉斯维加斯举行.微软亚洲研究院在此次大会上共有多达15篇论文入选,这背后也少不了微软亚洲研究院的实习生的贡献.大会结束之后,小编第一时间邀请参与了本次大会的张弛.张婷和张祥雨三位同学,与我们分享了他们眼中的CVPR大会.参加CVPR大会是一种什么样的体验?CVPR论文是如何写成的?看完你就知道! 作者简介 2016"> 张弛(论文:Joint Multiview Segmentation and Localization

自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此 博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用. 第一点,在学习Deep learning和CNN之前,总以为它们是很了不得的知

Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用. 转 http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN) 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法.20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self

https://mp.weixin.qq.com/s/i1uwZALu1BcOq0jAMvPdBw 看点:李飞飞正式回归斯坦福,新任谷歌云AI总帅还是个教授,不过这次是全职. 智东西9月11日凌晨消息,谷歌云CEO Diane Greene刚刚在其官方博客上公布了一则重磅新闻,确认来自卡内基梅隆大学的计算机科学院院长Andrew Moore教授将在2018年底接任李飞飞的谷歌云AI负责人职位,而李飞飞也将正式回归斯坦福大学当教授. 此前,李飞飞(Fei-Fei Li)所担任的角色是谷歌云AI首席

0. 背景 Karen Simonyan等人在2014年参加Imagenet挑战赛的时候提出的深度卷积神经网络.作者通过对2013年的ILSVRC中最好的深度神经网络模型(他们最初的对应模型都是alexnet)进行研究,发现他们使用了更小的感受野,并且在第一层卷积层中使用了更小的stride,也就是这两点都有助于准确度的提升.所以本文就不去做无用功,从网络的深度去挖掘CNN模型的提升空间,并且发现当网络深度在超过16层时,有明显的提升效果,故而如果截取当前16层的网络,就被称之为VGG16. 从

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex

0 - ABSTRACT 在这个工作中,我们研究了卷积网络的深度对于它在大规模图像识别设置上的准确率的效果.我们的主要贡献是对使用非常小的卷积核(3×3)来增加深度的网络架构进行彻底评估,这说明了通过将深度增加到16-19层能够比之前最好的业界水平更好.这些发现是我们参加ImageNet Challenge 2014的基础,在这个比赛中我们团队在定位和分类追踪任务上分别获得了第一和第二的名次.我们也表明了我们的模型可以很好的扩展到其他数据集上,并都达到了最佳的水平.我们已经将我们的两个效果最好的

目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先

转自:http://dataunion.org/11692.html 作者:张雨石 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用