Structural Attention Graph 帮助图像分类的理解|| 深度学习可解释性新思路... / 开普饭

第一次接触"噪声"这个专业词汇,是在信号与系统课上,老师当时的解释是"不想要的干扰信号".后来在模电和FPGA设计中,也经常遇到这个词(FPGA中的毛刺).如今 ...

近日,国内领先的人工智能医疗影像企业北京致远慧图科技有限公司(简称"致远慧图")向动脉网披露了最新的融资进展.本轮融资由丹麓资本领投,披露数额为数千万元民币,募集资金将用于眼科方向 ...

文 / Google Research 团队 Hanie Sedghi 和哈佛大学 Preetum Nakkiran 如何理解泛化是深度学习领域尚未解决的基础问题之一.为什么使用有限训练数据集优化模型 ...

让我们从一道选择题开始今天的话题. 什么是神经网络? 请选择以下描述正确的一项或多项. A.神经网络是一种数学函数,它接收输入并产生输出. B.神经网络是一种计算图,多维数组流经其中. C.神经网络由 ...

今年来深度学习中的卷积神经网络(上图是一个卷积神经网络形态)技术开始显现威力,通过简单的几行代码就能实现对图片.视频等信息的处理.学习和预测. 然而,理解卷积神经网络,特别是对于第一次接触深度学习领域 ...

视频介绍:理解深度学习泛化的新视角理解泛化是深度学习中尚未解决的基本问题之一.为什么在有限的训练数据集上优化模型会在保留的测试集上获得良好的性能?这个问题在机器学习中得到了广泛的研究,其悠久的历史可 ...

最近看到一组漫画 ,解释了深度学习的原理.什么是深度学习?下图表示了深度学习与机器学习的关系,可见深度学习是属于机器学习的一种,但是中间的推理过程是类似于人脑的神经元的构成,而机器学习更像是一棵树状的 ...

本文转自AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI) 如何用最浅显的方式,给大众解释什么是深度学习呢? 法国博主Jean-Louis Queguiner撰写了这篇<给我8岁的女儿解释深度学习 ...

令人惊讶的是,这个局部块旋转结构从训练过程中出现,表明DNN是自组织的,以实现块旋转重整化...无需手动干涉,它在学习. 如今,人工智能几乎存在于我们生活的每一个角落.智能手机.社交媒体供稿.推荐引擎 ...

(精确对比) https://m.toutiao.com/is/JTsFWbp/ 令人惊讶的是,这个局部块旋转结构从训练过程中出现,表明DNN是自组织的,以实现块旋转重整化...无需手动干涉,它在学习 ...

极市导读 Aliasing(锯齿)是采样过程中常见现象,本文为这一问题的解决提出了有效新思路:内容自适应低通滤波层,并提出一种用于评价语义/实例分割的平移一致性的新度量准则.作者在分类.分割等多种任务 ...

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