实时物体检测:YOLO,YOLOv2和YOLOv3(一)
作者:Jonathan Hui编译:ronghuaiyang导读昨天介绍了YOLOv3,发现大家对这一系列很感兴趣,从今天开始,会连载YOLO,YOLOv3,YOLOv3的相关内容,让大家更加清楚YOLO这一系列发展的过程。今天先介绍YOLO。YOLO是一个以实时处理为目标的物体检测系统。我们将在本文中介绍YOLO、YOLOv2和YOLO9000。对于那些只对YOLOv3感兴趣的人,请转到文章底部
集成学习总结(Ensemble Learning)
Ensemble Learning 是指将多个不同的 Base Model 组合成一个 Ensemble Model 的方法。它可以同时降低最终模型的 Bias 和 Variance,从而在提高分数的同时又降低 Overfitting 的风险。在现在的 Kaggle 比赛中要不用 Ensemble 就拿到奖金几乎是不可能的。常见的 Ensemble 方法有这么几种:Bagging:使用训练数据的不
三个节点,详解互联网简史
虽然互联网已经深入我们生活的方方面面,不过你知道互联网的起源与发展吗?你知道互联网发展史中有哪些精彩的瞬间吗?而本文就将为你带来这些内容的详解。虽然今天的人们已经习惯了互联网存在的生活,但要仔细追问下互联网的起源,大部分人估计会说你有病吧。这是好事,因为大家往往对一件东西的存在习以为常的时候,才证明这个东西是有多么成功。作为互联网原住民的我们,互联网和水、电、食物一样不可或缺。互联网史——始于冷战
从痛失30亿到狂赚1100亿,神奇上演大逆转,人生就是一场马拉松
https://www.toutiao.com/a6722349081793921549/ 有人说他抠门,有人说他豪迈,有人说他小人,有人说他坦荡,那都不重要。他32岁成为中国首富,12年后,公司市值高达2900亿,成为中国前5大市值的互联网公司。他就是丁磊,网易的创始人。丁磊既没有“互联网思维”,也不追“风口”,更与“唯快不破论”远之又远,他总是姗姗来迟,却总笑到了最后,“如果说谁是中国互联网上
AI领域我重点关注的几个今日头条号
AI领域我重点关注的几个今日头条号 有三AIhttps://www.toutiao.com/c/user/77063001544/#mid=1585011497933837 36氪https://www.toutiao.com/c/user/3757989448/#mid=3221859568 AI科技评论https://www.toutiao.com/c/user/
让 PM 全面理解深度学习
让 PM 全面理解深度学习 https://www.toutiao.com/a6722010886522831372/ 本文汇总了深度学习相关的重要知识点。下面是内容结构和长图:一文看懂深度学习(白话解释+8个优缺点+4个典型算法)一文看懂卷积神经网络-CNN(基本原理+独特价值+实际应用)一文看懂循环神经网络-RNN(独特价值+优化算法+实际应用)什么是长短期记忆 - LST
计算机视觉相关干货文章-20190807
计算机视觉相关干货文章-20190807 计算机视觉方向简介 | 从全景图恢复三维结构计算机视觉方向简介 | 阵列相机立体全景拼接计算机视觉方向简介 | 单目微运动生成深度图计算机视觉方向简介 | 深度相机室内实时稠密三维重建计算机视觉方向简介 | 深度图补全计算机视觉方向简介 | 人体骨骼关键点检测综述计算机视觉方向简介 | 人脸识别中的活体检测算法综述计算机视觉方向简介
清华姚班2019级新生来了:高考状元、奥赛金牌,被AI感召的00后
清华姚班,又纳一批少年英才。据已公开信息,今年姚班今年已录取24名奥赛金牌得主,以及3省理科状元。按照入学年龄计算,基本上都是00后了。而且,这届高考状元们也表现出了对人工智能的兴趣,人工智能也是他们选择姚班的原因之一。比如黄子晴,她是被清华姚班录取的唯一一位理科女状元,来自北京十二中,高考裸分711。谈到为何选择姚班,黄子晴提到了谷歌的AlphaGo,她说:随着AlphaGo的横空出世,人工智能
高德技术团队:深度学习在导航速度预测中的探索与实践
导读驾车导航服务是数字地图提供的核心功能。通常而言,用户在发起导航之前会对比高德前端展示的三条路线(如下图),以决定按照哪条路线行驶。而预估到达时间是用户参考的最为重要的指标之一。给定一条路线,对应的预估到达时间的计算需要两组信息输入,分别是实时路况信息和历史速度信息(历史速度信息指的是对应的平均通行时间)。其中实时路况信息,对短时(例如60分钟以内)路况预测帮助较大;而历史速度信息对长时(例如6
人工智能之语音识别(ASR)
人工智能之语音识别(ASR),AI产品经理必须知道的语音识别技术原理!语音识别(Automatic Speech Recognition,简称ASR),是语音交互中最基础的一个AI技术环节,常见的如siri,智能音箱等。一、核心概念1、语音识别(Automatic Speech Recognition)简称ASR;是将声音转化为文字的过程。1)语音识别原理流程:“输入——编码——解码——输出”语音
这才是深度学习的本源
内容来源:2019年7月26日,在长城会主办的“GMIC之院士AI论坛”上,索尔克生物研究所计算神经生物学实验室主任特伦斯进行了以“人工智能,将成科技的最大风口”为主题的精彩分享。笔记侠作为合作方,未经主办方和讲者审核。讲者 | 特伦斯封面设计 & 责编 | 马畅第 3960 篇深度好文:6003 字 | 12 分钟阅读完整笔记·人工智能本文优质度:
深度学习下的微表情研究:困难、进展及趋势 | CNCC 2019
人是善于通过表情伪装情绪的动物,但心理学家却能够通过“微表情”来揭示人们试图隐藏的真实情绪。所谓微表情,是一种持续时间极短、在人们试图掩饰自己真实情绪时泄露出来的面部动作。如果看过美剧《Lie to Me》,应该对微表情不会陌生。男主卡尔•莱特曼是一个微表情专家,他不需要借助测谎仪之类的设备,也不需要收集各种证据,甚至不需要对话,只需要观察细微的表情变化便可以判断一个人是否说谎。之所以能够这样,是
如何优化深度神经网络?
训练一个深度神经网络以实现最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中,我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些问题包括网络训练时间过长,梯度消失与爆炸以及网络初始化,我们在此统称为优化问题。而在训练网络中出现的另一类问题则称作正则化问题,对此,我已经在之前的文章中讨论过了,如果你没有阅读过,可以点击下方链接阅读原文。Improving Deep Neural Networks &
百度开源自然语言理解模型 ERNIE 2.0,16 个 NLP 任务中碾压 BERT 和 XLNet!
7 月 30 日,百度发布了 ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)的优化版本——ERNIE 2.0 自然语言理解框架。这个中英文对话的 AI 框架不仅获得了最优的(SOTA)结果,并且在 16 个 NLP 任务中表现出优于 BERT 和最近的 XLNet 的高水准。目前,ERNIE 2.0 代码和英文预训练模型已开
阿里开源新一代人机对话模型 ESIM:准确率打破世界纪录,提升至 94.1%!
近日,阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 Enhanced Sequential Inference Model(ESIM)。ESIM 是一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM,据阿里介绍,该算法模型自 2017 年被提出之后,已被谷歌、facebook 在内的国际学术界在论文中引用 200 多次,更曾在国际顶级对话系统评测大赛(DSTC7)上获得双料冠军,并将人机对话准确率的世界纪录提升至
浅说AI产品经理的定义与分类
AI产品经理的定义AI产品经理,是直接应用或间接涉及了AI技术,进而完成相关AI产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。AI产品经理的分类一、狭义AI产品经理1、语义类AI产品经理对话PM。可以再细分为聊天、垂类(各种领域domain,比如音乐、天气、备忘……)等。知识图谱PM机器翻译PM搜索PM其他……2、语音类AI产品经理ASR PMTTS PM3、视觉类AI产品经理人脸识别
ACL 2019全程回顾:自然语言处理趋势
Alexa AI机器学习科学家回顾并总结了ACL 2019会议内容,从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。本周,在佛罗伦萨举行的ACL 2019上,参会者中有一个人感慨良多,他就是Alexa AI的机器学习科学家Mihail Eric。他在Alexa的工作和研究内容与自然语义、会话密切相关。而此次大会可以说聚集了来自世界各地的NLP领域最优秀的研究人员,
Python 之父发文:将替换Python核心部件
Guido van Rossum 是 Python 的创造者,虽然他现在放弃了“终身仁慈独裁者”的职位,但却成为了指导委员会的五位成员之一,其一举一动依然备受瞩目。近日,他开通了 Medium 账号,并发表了第一篇文章,透露出要替换 Python 的核心部件(解析器)的想法。这篇文章分析了当前的 pgen 解析器的诸多缺陷,并介绍了 PEG 解析器的优点,令人振奋。这项改造工作仍在进行中,Guid
「SAP技术」交货单PGI报错-必须用全部的数量输入物料的产品单位
交货单发货过账报错 - Material's product unit must be entered in whole numbers - 之对策上午收到用户的报错,说是对于某个DN,执行发货过账,报错说, Material's product unit must be entered in whole numbers. 如下图示:经查该DN的item 900024,交货数量是5
「杂谈」GitHub上最全的机器学习和深度学习资料
好的资源有利于大家迅速走上正确的学习道路,今天就来推荐一下GitHub上面那些机器学习领域里,最值得关注的综述性质的项目,一般名字会带上一个Awesome。作者&编辑 | 言有三1 Awesome大综述没错,项目名字就叫Awesome。这第一个简直就是最“丧心病狂”的综述,10万+星星,要把所有方向一并索引了,自己当目录。https://github.com/sindresorhus/aw