2018-05-15 石头人m
Machine Learning Yearning,Technical Strategy for AI Engineers,In the Era of Deep Learning. Andrew NG. Machine Learning Yearning is a deeplearning.ai project. 继续阅读 »
2017-10-27 安兴乐-siler
无人驾驶 不用多说,自从深度学习开始席卷机器学习领域,计算机视觉相关技术突飞猛进。从阿尔法狗到Dota比赛,人类节节败退,强化学习也逐渐的开始进入人们的视野。无人驾驶技术从当年的实验室阶段真的开始走入了工业界(更像是从工业界反传到了学术界)。还等什么,这么激动人心的高新科技,我们怎么能不赶紧上车呢? 继续阅读 »
2018-01-08 安兴乐-siler
动态计算图模型时代 经典的深度学习框架比如caffe,mxnet,tensorflow等都是使用的静态计算图模型(当然最近tensorflow推出新的Execution模式—Eager,mxnet也开始使用新的前端框架Gluon…这是后话),也就是先定义一个计算图,然后往里面“喂”数据,这是经典的Define-and-Run模式…..(我也不知道继续该怎么编了,反正大家都知道怎么用tensorflow和caffe,就是和我们用numpy不一样)直到Chainer横空出世,引入了动态图机制,让深度学习研究工作者眼前焕然一新,pytorch也来了,春天近了。 继续阅读 »
2018-11-07 安兴乐-siler
这里是示例的Jupyter Notebook。 最近详细研究了研究TensorFlow的seq2seq库。为了能实现一个神经语言翻译模型,我希望能尽快了解一个大概。这里我就仅仅想知道“我需要清除知道关于这个库的哪些细节”,而不是一个“8层双向基于注意力机制使用集束搜索…的网络”吧啦吧啦有惊人的效果。我这里就像怎么来实现最基本的NMT模型。翻了好多材料来寻找一份“简单”的参考代码时,我一点也不惊讶。 继续阅读 »
2015-11-17 安兴乐-siler
计算机视觉 一颗中二的哨牙 袁勇的博客 小村长的博客 CNN以及深度学习方向 待读列表 继续阅读 »
2018-03-08 Xie Jingyi
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.00137 more 现有的 Pose Estimation 解决方案 Single Person Pose Estimation (SPPE) 只尝试估计一个人的姿势。早期曾使用诸如随机森林等机器学习方法,近几年采用深度学习方案,大致有如下几种: 基于 DNN 的 基于 CNN 的(如 RMPE 使用的 Hourglass) 其他架构,如 DeepPose 局限: 要求人能被精准定位,对人的位置十分敏感。 Multi Person Pose Estimation (MPPE) 可以估计多人的姿势,不同架构的框架对噪音(如 人的重叠、人的鲜有姿态)有不同的 继续阅读 »
2017-02-09 Lu Huang
在前面的文章caffe笔记:测试自己的手写数字图片中,不管输入的是什么图片,预测的结果都是在0~4这5个中。我今天又重新google了一下,发现了这个博客:深度学习初探——使用Caffe识别数字。发现该博客后面提到的方法很好的解决了上文中提到的问题。 继续阅读 »
2016-09-29 AnnatarHe
Some title here 依旧是一篇非技术文章。大概是"Think diffener"的后续吧。我主要想说的是,希望所有人离开自己的安逸窝 猜你喜欢 从这个世纪开始,信息革命以一种前人所无法想象的速度快速发展。人工智能,深度学习等名词已经不再属于名词的范畴了 —— 它确实在运行。 继续阅读 »
2019-03-19 安兴乐-siler
Attention is all you need---可视化理解Transformer结构 在上一篇文章中我们介绍了注意力机制—目前在深度学习中被广泛应用。注意力机制能够显著提高神经机器翻译任务的性能。本文将会看一看Transformer---加速训练注意力模型的方法。Transformers在很多特定任务上已经优于Google神经机器翻译模型了。不过其最大的优点在于它的并行化训练。Google云强烈建议使用TPU云提供的Transformer模型。我们赶紧撸起袖子拆开模型看一看内部究竟如何吧。 继续阅读 »