ECCV，ECCV的全稱是European Conference on Computer Vision(歐洲計算機視覺國際會議)
ICCV，ICCV的全稱是International Comference on Computer Vision（國際計算機視覺大會）
CVPR，CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，（IEEE國際計算機視覺與模式識別會議）
LCLR，International Conference on Learning Representations這個會發展很快
ECCV，ECCV的全稱是European Conference on Computer Vision(歐洲計算機視覺國際會議) ICCV，ICCV的全稱是International Comfere
這篇文章轉載自「譯智社」的成員 —— 林夕的文章機器學習/深度學習資源下載集合（持續更新…）。如果你對人工智慧感興趣，歡迎關注公眾號 —— 譯智社。 從入門到進階，所用到機器學習資料，包括書、視訊、原始碼。文章首發於 Github，若下載資源請跳轉 Github. 文
普通 就是 post 神經網絡 節點 深度學習 網絡 非線性 關系 神經網絡反向傳播 首先理解一個基礎前提，神經網絡只是一個嵌套的，非線性函數（激活函數）復合線性函數的函數。對其優化，也同一般機器學習算法的目標函數優化一樣，可以用梯度下降等算法對所有函數參數進行優化。 但因
優化演算法可以使得神經網路執行的速度大大加快，機器學習的應用是一個高度依賴經驗的過程，伴隨著大量迭代的過程，需要訓練諸多的模型來找到最合適的那一個。其中的一個難點在於，深度學習沒有在大資料領域發揮最大的效果，我們可以利用一個巨大的資料集來訓練神經網路，
2018.10.24 1.scipy.misc module has no attribute imread image = misc.imread(filename) AttributeError: 'module' object has no attribute 'imread'
本文依舊是吳恩達《深度學習工程師》課程的筆記整理與拓展。 一、優化演算法的目的與挑戰 優化演算法主要是用來加快神經網路的訓練速度，使得目標函式快速收斂。 優化問題面臨的挑戰有病態解、鞍點、梯度爆炸與梯度消失……具體可見參考文獻【1】241頁到249頁。
摘自 張俊林 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37601161 注意力模型最近幾年在深度學習各個領域被廣泛使用，無論是影象處理、語音識別還是自然語言處理的各種不同型別的任務中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，瞭解注意力機制的工作原理對於關注深度
本文將指導你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度學習開發環境。 如果你的Mac不自帶NVIDIA的獨立顯示卡（例如15寸以下或者17年新款的Macbook。具體可以在“關於本機->系統報告->圖形卡／顯示器”裡檢視），那麼你可能無法在這臺Mac上使用GPU訓練深度學習模型。不
深度學習領軍人物 Yoshua Bengio 主導的蒙特利爾大學深度學習暑期學校目前“深度學習”部分的報告已經全部結束。 本年度作報告的學術和行業領袖包括有來自DeepMind、谷歌大腦、蒙特利爾大學、牛津大學、麥吉爾大學、多倫多大學等等。覆蓋的主題包括：時間遞迴神經網路、自然語言處理、生成模型、大腦
一. CNN特徵提取 通過上一篇文章的學習，我們已經知道，我們訓練的目的在於尋找一種特徵對映方法，使得對映後的特徵 “類內距離最小，類間距離最大”，這種特徵對映 可以看作是 空間投影，選擇一組基，得到基於這組基的特徵變換，與 PCA 有點像。 這
目前呢，caffe，theano,torch是當下比較流行的Deep Learning的深度學習框架，樓主最近也在做一些與此相關的事情。在這裡，我主要介紹一下如何在Caffe上微調網路，適應我們自己特定的新任務。一般來說我們自己需要做的方向，比如在一些特定的領域的識別分類中，我們很難拿到大量的資料。因為像在
作者 | 王小賤來源 | BIGSCity知乎專欄摘要：《深度學習的可解釋性研究》系列文章希望能
最近在看MSRA的王井東研究員的《Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks》。論文中多次提到群卷積這個概念，所以特地學習了一下群卷積。 群卷積最早出現於AlexNet中。是為了解決視訊記
2015 深度學習、自編碼器、低照度影象增強 Lore, Kin Gwn, Adedotun Akintayo, and Soumik Sarkar. "LLNet: A Deep Autoencoder Approach to Natural Low-light Image Enhancement." ar
MLP多層感知器的使用，多層感知器，常用來做分類，效果非常好，比如文字分類，效果比SVM和bayes好多了。 感知器學習演算法基本介紹 單層感知器： 感知器（Single Layer Perceptron）是最簡單的神經網路，它包含輸入層和輸
一、mini-batch gradient descent（批量梯度下降法） mini-batch size的確定（結餘1~m之間，有利於充分利用向量化和每次訓練部分樣本以提高訓練速度） ①對於樣本總數小於2000個時，用總體的梯度下降法 ②典型的mini-batch s
0.前言 深度學習用的有一年多了，最近開始NLP自然處理方面的研發。剛好趁著這個機會寫一系列NLP機器翻譯深度學習實戰課程。 本系列課程將從原理講解與資料處理深入到如何動手實踐與應用部署，將包括以下內容：（更新ing） NLP機器翻譯深度學習實戰課程·零（基礎概念） NLP機器翻譯深
centosubuntu1.網卡配置文件：/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens(redhat7)/etc/sysconfig/network-scripts/eth(redhat6)拓展：安裝的時候選擇install，按下tab鍵，輸入net.ifnames=0 b
google 趨勢 con ash color mooc tar 業界 積極 機器學習已經火遍全球了，目前幾乎所有科技公司都或多或少都在積極地響應AI的趨勢，但是此時需要培養更多的人工智能和機器學習專家，然而優質的學習資源卻相當匱乏。幾大科技巨頭和業界領軍大神也相應提供了各
spa style str https tps sdf sub name span 有些stl不常用真的會忘qwq，不如在這裏記下來，以後常來看看 C++中substr函數的用法 1 #include<string> 2 #include&