打光是图像处理过程中的重要步骤，打光的好坏可能会影响整体效果的展示。打光方法也各有不同，MIT、谷歌等的一项新研究另辟蹊径，通过神经光传输方法进行图像的二次打光和视图合成，实现了相当不错的效果。图像合成早已不是新鲜话题，但是「打光」可是所有照片的难题。对于

神经架构搜索取代了人类「第二阶」的调参工作，使我们能以两层黑箱的方式寻找最优神经网络。这一模式如果能物美价廉地应用，自然是很诱人，要知道「800 个 GPU 训练 28 天」基本不是个人承受得起的。在本文中，作者为我们介绍了 NAS 的进化史，即如何利用多

如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。造就机器能够获得在这些视觉方面取得优异性能可能是源于一种特定类型的神经网络——卷积神经网络。然而，这仍然存在一个问题：数据是如何在人工神经网络传送以及计算机是如何从中学习的。为了

2018年中的大部分时间，我都在尝试利用训练神经网络克服GPUs的局限。无论是在包含1.5亿个参数的语言模型中，比如OpenAI’s huge Generative Pre-trained Transformer ，还是在拥有3000万个输入元素的神经网络

深度学习在诸多方面，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。嵌入，即用连续向量表示离散变量的方法，在其中起到了不可或缺的作用。像机器翻译中的词嵌入和分类变量中的实体嵌入，都是嵌入的成功应用。相关概念已在之前的工作——将Wikipedia

在本文的第1部分中，我们简要概述了神经网络和深度学习。特别是，我们讨论了感知机模型、前馈神经网络和反向传播。在本节中，我们将深入学习神经网络其他的相关知识，特别是卷积神经网络和递归神经网络。神经网络兴起期间的一个重大事件是Hinton包括Salahundi

让我们继续谈谈关于人工神经网络的误解：神经网络体系结构很少，越大型的神经网络就越好？被错误理解的人工神经网络（一）！在实际操作中，有许多不同的神经网络体系结构，任何神经网络的性能都是其体系结构和权重的函数。在递归神经网络中，部分或全部连接向后流动，这意味着

在图像分析中，卷积神经网络在时间和内存方面优于全连接网络。卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。对于图像分类器而言，即使在诸如遮挡、照明变

2019年3月27日 ——ACM宣布，深度学习的三位创造者Yoshua Bengio, Yann LeCun, 以及Geoffrey Hinton获得了2019年的图灵奖。周三，55岁的Bengio和这场革命的另两位领导者共同获得了计算机科学界的最高荣誉：

几个定义CNN中的图层Keras实现1.什么是CNN？当我们谈论计算机视觉时，我们会想到一个术语，卷积神经网络，因为CNN会在这一领域被大量使用。计算机视觉中CNN的例子是人脸识别、图像分类等。CNN还有可学习的参数，如神经网络，即权重、偏差等。前馈神经网

在本教程中，我们将以一种不寻常的方式讨论一些小问题。我们会用神经网络为我们绘制抽象图像，然后我们解释这些图像，以便对可能发生的事情形成一种直觉。另外，作为奖励，在本教程结束时，您将能够生成如下图像（所有内容都少于100行PyTorch代码。这个图像是由一个

本篇文章是我在读期间，对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果。如果你对自然语言处理 和卷积神经网络有一定的了解，可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分。如果能启发灵感，应用于更多的现实场景中带来效果提升，那才是这篇文章闪光的时刻

在了解Python中的深层神经网络之前，让我们了解下人工神经网络。ANN受生物神经网络的启发。ANN可以查看标记为“猫”或“无猫”的图像，并学习识别更多图像本身。连接就像大脑中的突触，能够将信号从一个人工神经元传递到另一个。这个神经元处理它接收到的信号，并

在过去的几年里，计算机视觉领域取得了巨大的进步。卷积神经网络极大地提高了图像识别模型的准确性，在现实世界中有很多应用。在本文中，我将介绍它们的工作原理，一些实际的应用程序，以及如何使用Python和Keras编写一个应用程序。对于我们大多数人来说，视觉为我

计算机视觉算法并不是完美的。不幸的是，还有比这更糟糕的：它们还有可能会被劫持，执行一些本不该做的任务。这种迁移学习的新形式甚至不需要攻击者指定输出。幸运的是，也并不全是坏消息。研究人员指出，随机神经网络似乎比其他神经网络更不容易受到攻击，并且对抗性攻击可以

本文将概述一个加速卷积神经网络的训练，却不会对精度产生重大影响的方法。完全连接的层是神经网络大内存占用的主要原因，它的速度很快，相比较来说，卷积虽然参数数量紧凑，但却会消耗大部分的计算能力。那么，我们可以设计出快速高效的卷积吗？在某种程度上，它的答案是肯定

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。不仅这些研究团队可以证明他们的神经网络能够学习SGD，而且这种网络的效果比任何人工调试的方法都要好。他们不仅展示了最新的卷积神经网络，而且这种机器实际上学习了一些LSTM节点的变种。而且，更难以

眼睛一直被认为是灵魂的窗口，但谷歌的研究人员将其视为一个人健康的指标。他们正在通过分析视网膜照片，使用深度学习来预测一个人的血压、年龄和吸烟状况。谷歌的电脑会从血管排列顺序中收集线索。一项初步研究表明，机器可以使用这些信息来预测人是否有心脏病发作的危险。生

腾讯犀牛鸟精英人才培养计划是一项面向学生的校企联合培养方案，项目覆盖机器学习、量子计算、计算机视觉、语音技术、自然语言处理等产学研热点方向，入选学生将到腾讯开展科研访问，基于真实产业问题，借助腾讯海量数据、专家指导等资源，验证学术理论，加速成果应用转化，全

CNN广泛用于 图像识别 ， 图像分类，对象检测，人脸识别等。CNN的基本层： - C onvolution - Pooling - Flattening - Fully Connected Layer. 计算机将输入图像视为像素数组，这取决于图像的分辨率