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选自towardsdatascience，作者：LarsHulstaert，机器之心编译了解图像分类的不同网络架构是一项非常艰巨的任务。本文将讨论目前可在keras上使用的主要架构。作者将按照这些架构出现的时间顺序对其逐一讲解，并…
By机器之心.产业.与AI俱进，化时光为翎：「AI中国」机器之心2021年度评选暨特别策划正式启动.产业.By机器之心.理论.中科大陈秀雄团队成功证明凯勒几何两大核心猜想，研究登上《美国数学会杂志》.理论.By机器之心.
深度学习与TensorFlow:VGG论文复现.上一篇文章我们介绍了下VGG这一个经典的深度学习模型,今天便让我们通过使用VGG开源的VGG16模型去复现一下该论文.上述文件便是我们复现VGG时候的所有文件,其中cat和pic是我们的测试图像,在这一次的代码里,因为考虑到不同人的不...
机器之心编译编辑：陈、杜伟在CVPR2020最佳论文中，牛津大学VGG团队的博士生吴尚哲（ShangzheWu）等人提出了一种基于原始单目图像学习3D可变形对象类别的方法，且无需外部监督。
RepVGG(CVPR-2021)：Reparam(3x3)=3x3-BN+1x1-BN+BN。对每个3x3卷积，在训练时给它构造并行的恒等和1x1卷积分支，并各自过BN后相加。我们简单堆叠这样的结构得到形成了一个VGG式的直筒型…
本文基于几篇经典的论文，对Attention模型的不同结构进行分析、拆解。.先简单谈一谈attention模型的引入。.以基于seq2seq模型的机器翻译为例，如果decoder只用encoder最后一个时刻输出的hiddenstate，可能会有两个问题（我个人的理解）。.1.encoder最后一个...
机器之心联合由楚航、罗若天发起的ArXivWeeklyRadiostation，在7Papers的基础上，精选本周更多重要论文，包括NLP、CV、ML领域各10篇精选，并提供音频形式的论文摘要简介，详情请见微信：10NLPPapers00:0020:18本周10篇NLP精选论文是：1.
12月6日北京，机器之心将举办2020NeurIPSMeetUp。活动设置4个Keynote、12篇论文报告与30个Poster，邀请顶级专家、论文作者与现场参会观众共同交流。我...
机器之心发布，作者：DongSu1,HuanZhang,HonggeChen,JinfengYi,Pin-YuChen,机器之心编辑部。分类的准确度长期以来都是评价图像分类模型性能的最核心甚至唯一标准。但最近研究表明，即使是充分训练好的深度神经网络模型也很容易被对抗攻击算法...
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