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他的研究兴趣包括人体姿态估计、语义分割、图像分类等，曾在BMVC、ICCV、CVPR等国际顶级会议上发表过论文。最近几年，用于图像分类的卷积神经网络成为解决视觉识别问题的标准结构，比如图1所示的LeNet-5。
我们采访了刘知远教授，他向我们介绍了 NLP 在过去一年的重要发展历程，以及实验室的重要研究成果与方向。在过去的 2018 年中，自然语言处理出现了很多令人激动的新想法与新工具。从概念观点到实战训练，它们为 NLP 注入了新鲜的活力。在这一年中，清华大学副
本文约5600字，建议阅读30+分钟。我们将不止学习理论，还包括编写4个不同的用例，看看PyTorch的表现如何。简介你可能已经在社交媒体上看到过N次关于PyTorch和 TensorFlow的两极分化的争论。这些框架的普及推动了近年来深度学习的兴起。Py
胶囊网络是什么？胶囊网络怎么能克服卷积神经网络的缺点和不足？机器学习顾问AurélienGéron发表了自己的看法。营长将文章内容翻译如下。胶囊网络是一种热门的新型神经网络架构，它可能会对深度学习特别是计算机视觉领域产生深远的影响。目前，解决这个问题主要是
为你推荐一个适合碎片时间学习的关于神经网络编程和PyTorch的课程。Deeplizard网站推出了一系列关于神经网络编程和PyTorch的免费课程。PyTorch是一个 Python 的深度学习框架，一经推出就立刻引起了广泛关注，并迅速在研究领域流行起来
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