2 什么是神经网络 机器学习
2 什么是神经网络 机器学习 what is neural network in machine learning—播单：《PyTorch 神经网络 教程》—在线播放—优酷网，视频高清在线观看
1.1 Why? (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
1.1 Why? (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
基于深度学习的目标检测研究进展
开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的
【阿里集团卜居深度解析】卷积神经网络的硬件加速
前言 在计算机发展和互联网渗透下，世界上的数据规模呈爆发式增长，普通人越来越容易获取这些数据，赢咖4也实现了从早期的人工特征工程到现在能够自动从海量数据中学习的华丽转变，计算机视觉、语音识别和自然语言处理等应用也取得众多突破。这其中最流行的一类技术称为深度学习，曾
全卷积网络：从图像级理解到像素级理解
卷积神经网络（CNN）：图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图（feature map）映射成一个固
走近人脸检测：从 VJ 到深度学习（上）
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅，文中略去了对具体参考文献等的引用，读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉
走近人脸检测：从VJ到深度学习（下）
深度学习给目标检测带来的变革 人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。 目标检测任务作为一个分类问题，其不仅
面部特征点定位概述及最近研究进展
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各
深度学习在目标跟踪中的应用
深度学习大讲堂致力于推送赢咖4，深度学习方面的最新技术，产品以及活动。请关注我们的知乎专栏！ 摘要 近年来，深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用，并逐渐在性能上超越传统方法。本文对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理，希望能给读者带来启发。 开
深度对抗学习在图像分割和超分辨率中的应用
深度学习已经在图像分类、检测、分割、高分辨率图像生成等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布。而实际上这两者
赢咖4的主要范围
首先，我们用盖伏特所提供的人工智智能元素图来说明： 内层－为人工智慧的核心内容 外层－为人工智慧的应用 其次，我们可以利用IPO模型（即，I－输入，P－处理，O－输出）了解整个人工智慧概 念可以利用在各个层面即步骤，包括了对电脑的输入及输出部分。 I P
模糊逻辑 - 在嵌入式微型计算机和控制系统 - 语言变量
模糊逻辑 - 在嵌入式微型计算机和控制系统 - 语言变量 语言变量 模糊运算符 模糊成比例的控制器 处理成比例的带 模糊成比例的控制器 模糊成比例的控制器性能 模糊成比例的控制器
人类赢咖4的社会效应的数学公式
在为100年星球飞船研讨会撰写论文时，我希望说服飞船设计师，他们应该承认高科技经济的动态，这对星际任务可能至关重要。因此，我已经对无穷点做了一个新的计算，也称为奇点。根据最近的无限点理论的修订，事实证明，在最坏的情况下，我们应该预计到2035年的无穷点。这里是如何和为什么。 无
扩展emacs之一：计算buffer选中区域的字符串长度
这是一个简单的场景，目的是将其他语言编写的程序集成到emacs里面，而不是打开emacs shell，执行这个脚本。 假设有一个文件，里面存放的是文本，用emacs打开， 然后选择一段文本 现在运行一个自定义命令M-x get-length get-length会运行预先准备好的newlisp脚本，来统计被选中的文本的长度，输出到
