• Squeeze-and-Excitation Network(SENet)是一种典型的带有注意力机制的深度学习方法。对于不同的样本，不同通道上的特征，在分类任务中的重要程度，经常是不同的。SENet可以学习一组权重，自动地调整不同通道的特征的...

• TensorRT通过合并张量和图层，转换权重，选择高效的中间数据格式，并根据图层参数和测量的性能从大型内核目录中进行选择，从而对网络进行定义并对其进行优化。TensorRT包含导入方法，可帮助您表达经过训练的TensorRT...

• 本文将二值化过程看作非监督多量化问题，提出了基于K-自编码网络的深度多量化算法，并将其应用于深度二值特征学习，提出了多量化深度二值特征学习，降低了二值化造成的量化损失。实验结果证明了本文方法的有效性。...

• Squeeze-and-Excitation Network（SENet）是一种较新的注意力机制下的深度学习方法。在不同的样本中，不同的特征通道，在分类任务中的贡献大小，往往是不同的。SENet采用一个小型的子网络，获得一组权重，进而将这组...

• DeepCNN即是深度卷积神经网络，就是有大于1层的卷积网络，也可以说是多层卷积网络（Multi_Layer_CNN，咳咳，我就是这么命名滴！我们来直接上图，看看具体长得啥样子： 我大概描述下这个过程，比如sent_len=10，embed...

• 深度学习已经存在了几十年，Yann Lecun在1998年就发表了一篇关于卷积神经网络（CNN）的论文。但是直到十年前，深度学习才开始真正的发展并慢慢成为人工智能研究的主要焦点领域。这些转变主要是因为处理能力（即 GPU...

• 神经网络架构本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。卷积神经网络（CNN）架构擅长解决图像识别问题。...

• 摘要：随着深度学习网络规模的增大，计算复杂度随之增高，严重限制了其在手机等智能设备上的应用。如何使用深度学习来对模型进行压缩和加速，并且保持几乎一样的精度？本文将为大家详细介绍两种模型压缩算法，并展示...

• 给定一个特定的深度神经网络，PipeDream会根据在单个GPU上执行的一个简短的评测运行，自动确定如何划分DNN模型的操作者，并在不同阶段之间均衡计算的负载，同时也会最小化目标平台的通信任务。即使存在模型的多样化...

• 使用流行的深度学习框架(例如 Caffe、TensorFlow、Torch 和 Darknet)通过预先训练的深度网络实现前向计算(即推理阶段)。这意味着我们可以使用预训练的网络执行完整的前向计算并利用输出在我们的应用程序中进行预测&...

• 所以，我建议在学习深度学习的路上，从最简单的感知机开始写起，一步一步捋清神经网络的结构，以至于激活函数怎么写、采用何种损失函数、前向传播怎么写、后向传播又怎么写，权值如何迭代更新，都需要你自己去实现。...

• 深度学习目前是一个非常活跃的领域-每天都会有许多应用出现。进一步学习Deep Learning最好的方法就是亲自动手。尽可能多的接触项目并且尝试自己去做。这将会帮助你更深刻地掌握各个主题，成为一名更好的Deep ...

• 1.提出使用深度可分离卷积构建网络&xff0c;并对计算量做了分析。深度可分离卷积是将标准的卷积分解为深度卷积和 1x1 点卷积。深度卷积将单个滤波器应用于每个输入通道&xff0c;点卷积将深度卷积的输出加权结合&xff0c;...

• Scale、context、采样和深度联合卷积网络在 DET 任务中得到了有效的使用。同时他们的得分排名也使用了物体概率估计。自动驾驶技术Momenta团队 国内自动驾驶技术公司Momenta 研发团队的孙刚和胡杰与来自牛津大学的申...

• 本文所要介绍的APReLU激活函数借鉴了经典的Squeeze-and-Excitation Network（SENet），而SENet是一种非常经典的、注意力机制下的深度学习方法。SENet的基本原理如下图所示： 这里介绍一下SENet所蕴含的思想。对于...

• 首先获取场景的两张图片，一张包含前景，另一张不包含，然后使用深度网络预测 alpha 通道，进而进行背景合成，因此，这个方法主要针对的场景是静态背景下只有轻微相机抖动的人像抠图。该方法的模型结构如上图所示，...

• 以深度神经网络（DNN）为代表的AI计算任务，本质上是推动了边缘设备计算模式的转变。传统的移动端基本以I/O密集任务为主，偶尔来个计算密集任务可能用户就会觉得发烫，是不是哪里出问题了。而DNN的推理一次就动不动...

• 能高效执行深度学习网络中算子的推理引擎会把中间表示转换成特定的文件格式&xff0c;并在对应硬件平台上高效运行模型。这一条流水线解决了模型部署中的两大问题&xff1a;使用对接深度学习框架和推理引擎的中间表示&xff0c...

• 如果你是一个深度学习爱好者，你可能早已听说过这种神经网络，并且可能已经使用一些深度学习框架比如caffe、TensorFlow、pytorch实现了一些图像分类器。然而，这仍然存在一个问题：数据是如何在人工神经网络传送以及...

• 功能强大的深度学习框架能够帮助我们快速的搭建起复杂的神经网络模型，在经历了手动搭建神经网络的思维训练过程之后，这对于我们来说就不再困难了。原文发布时间为： 本文作者：louwill 本文来自云栖社区...

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• TensorRT通过合并张量和图层，转换权重，选择高效的中间数据格式，并根据图层参数和测量的性能从大型内核目录中进行选择，从而对网络进行定义并对其进行优化。TensorRT包含导入方法，可帮助您表达经过训练的TensorRT...

• 本文将二值化过程看作非监督多量化问题，提出了基于K-自编码网络的深度多量化算法，并将其应用于深度二值特征学习，提出了多量化深度二值特征学习，降低了二值化造成的量化损失。实验结果证明了本文方法的有效性。...

• Squeeze-and-Excitation Network（SENet）是一种较新的注意力机制下的深度学习方法。在不同的样本中，不同的特征通道，在分类任务中的贡献大小，往往是不同的。SENet采用一个小型的子网络，获得一组权重，进而将这组...

• DeepCNN即是深度卷积神经网络，就是有大于1层的卷积网络，也可以说是多层卷积网络（Multi_Layer_CNN，咳咳，我就是这么命名滴！我们来直接上图，看看具体长得啥样子： 我大概描述下这个过程，比如sent_len=10，embed...

• 深度学习已经存在了几十年，Yann Lecun在1998年就发表了一篇关于卷积神经网络（CNN）的论文。但是直到十年前，深度学习才开始真正的发展并慢慢成为人工智能研究的主要焦点领域。这些转变主要是因为处理能力（即 GPU...

• 神经网络架构本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。卷积神经网络（CNN）架构擅长解决图像识别问题。...

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• 给定一个特定的深度神经网络，PipeDream会根据在单个GPU上执行的一个简短的评测运行，自动确定如何划分DNN模型的操作者，并在不同阶段之间均衡计算的负载，同时也会最小化目标平台的通信任务。即使存在模型的多样化...

• 使用流行的深度学习框架(例如 Caffe、TensorFlow、Torch 和 Darknet)通过预先训练的深度网络实现前向计算(即推理阶段)。这意味着我们可以使用预训练的网络执行完整的前向计算并利用输出在我们的应用程序中进行预测&...

• 所以，我建议在学习深度学习的路上，从最简单的感知机开始写起，一步一步捋清神经网络的结构，以至于激活函数怎么写、采用何种损失函数、前向传播怎么写、后向传播又怎么写，权值如何迭代更新，都需要你自己去实现。...

• 深度学习目前是一个非常活跃的领域-每天都会有许多应用出现。进一步学习Deep Learning最好的方法就是亲自动手。尽可能多的接触项目并且尝试自己去做。这将会帮助你更深刻地掌握各个主题，成为一名更好的Deep ...

• 1.提出使用深度可分离卷积构建网络&xff0c;并对计算量做了分析。深度可分离卷积是将标准的卷积分解为深度卷积和 1x1 点卷积。深度卷积将单个滤波器应用于每个输入通道&xff0c;点卷积将深度卷积的输出加权结合&xff0c;...

• Scale、context、采样和深度联合卷积网络在 DET 任务中得到了有效的使用。同时他们的得分排名也使用了物体概率估计。自动驾驶技术Momenta团队 国内自动驾驶技术公司Momenta 研发团队的孙刚和胡杰与来自牛津大学的申...

• 本文所要介绍的APReLU激活函数借鉴了经典的Squeeze-and-Excitation Network（SENet），而SENet是一种非常经典的、注意力机制下的深度学习方法。SENet的基本原理如下图所示： 这里介绍一下SENet所蕴含的思想。对于...

• 首先获取场景的两张图片，一张包含前景，另一张不包含，然后使用深度网络预测 alpha 通道，进而进行背景合成，因此，这个方法主要针对的场景是静态背景下只有轻微相机抖动的人像抠图。该方法的模型结构如上图所示，...

• 以深度神经网络（DNN）为代表的AI计算任务，本质上是推动了边缘设备计算模式的转变。传统的移动端基本以I/O密集任务为主，偶尔来个计算密集任务可能用户就会觉得发烫，是不是哪里出问题了。而DNN的推理一次就动不动...

• 能高效执行深度学习网络中算子的推理引擎会把中间表示转换成特定的文件格式&xff0c;并在对应硬件平台上高效运行模型。这一条流水线解决了模型部署中的两大问题&xff1a;使用对接深度学习框架和推理引擎的中间表示&xff0c...

• 如果你是一个深度学习爱好者，你可能早已听说过这种神经网络，并且可能已经使用一些深度学习框架比如caffe、TensorFlow、pytorch实现了一些图像分类器。然而，这仍然存在一个问题：数据是如何在人工神经网络传送以及...

• 功能强大的深度学习框架能够帮助我们快速的搭建起复杂的神经网络模型，在经历了手动搭建神经网络的思维训练过程之后，这对于我们来说就不再困难了。原文发布时间为： 本文作者：louwill 本文来自云栖社区...