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  • 從語義上理解卷積核行為，UCLA朱松純等使用決策樹量化解釋CNN

    ...磯分校的朱松純教授等人發(fā)布了一篇使用決策樹對 CNN 的表征和預(yù)測進(jìn)行解釋的論文。該論文借助決策樹在語義層面上解釋 CNN 做出的每一個特定預(yù)測，即哪個卷積核（或物體部位）被用于預(yù)測最終的類別，以及其在預(yù)測中貢獻(xiàn)...

    miya 評論0 收藏0

  • Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨頭權(quán)威科普深度學(xué)習(xí)

    ...習(xí)，多處理層組成的計算模型可通過多層抽象來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表征（ representations）。這些方法顯著推動了語音識別、視覺識別、目標(biāo)檢測以及許多其他領(lǐng)域（比如，藥物發(fā)現(xiàn)以及基因組學(xué)）的技術(shù)發(fā)展。利用反向傳播算法（backpropaga...

    GT 評論0 收藏0

  • 深度學(xué)習(xí)在NLP領(lǐng)域成績斐然，計算語言學(xué)家該不該驚慌？

    ...系（Universal Dependencies）。目標(biāo)是開發(fā)出通用的句法依存表征、POS 和特征標(biāo)記集。這只是一個例子，該領(lǐng)域還有其他的設(shè)計努力，比如抽象含義表征（Abstract Meaning Representation）的思路。語言的深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)到底在哪些方面幫...

    newsning 評論0 收藏0

  • 前端監(jiān)控數(shù)據(jù)收集（perf）

    ...rmanceTiming.navigationStart 是一個無符號long long 型的毫秒數(shù)，表征了從同一個瀏覽器上下文的上一個文檔卸載(unload)結(jié)束時的UNIX時間戳。如果沒有上一個文檔，這個值會和PerformanceTiming.fetchStart相同。 PerformanceTiming.unloadEventStart 是一...

    UCloud 評論0 收藏0

  • 前端代碼性能質(zhì)量監(jiān)測

    ...iming.navigationStart 只讀 是一個無符號long long 型的毫秒數(shù)，表征了從同一個瀏覽器上下文的上一個文檔卸載(unload)結(jié)束時的UNIX時間戳。如果沒有上一個文檔，這個值會和PerformanceTiming.fetchStart相同。 PerformanceTiming.unloadEventStart 只讀 ...

    ?xiaoxiao, 評論0 收藏0

  • 前端代碼性能質(zhì)量監(jiān)測

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    shixinzhang 評論0 收藏0

  • 深度學(xué)習(xí)解決機(jī)器閱讀理解任務(wù)的研究進(jìn)展

    ...型一往往在機(jī)器閱讀理解系統(tǒng)的原始輸入部分對文章進(jìn)行表征，因為對于很多閱讀理解任務(wù)來說，本質(zhì)上是從文章中推導(dǎo)出某個概率較大的單詞作為問題的答案，所以對文章以單詞的形式來表征非常自然。另外一種常見的文章內(nèi)...

    flybywind 評論0 收藏0

  • 【一文讀懂Hinton最新Capsules論文】CNN 未來向何處去

    ...文梳理一下，或許有助于理解。Capsule：實體的視覺數(shù)學(xué)表征深度學(xué)習(xí)，其實就是一系列的張量變換。從圖像、視頻、音頻、文字等等原始數(shù)據(jù)中，通過一系列張量變換，篩選出特征數(shù)據(jù)，以便完成識別、分解、翻譯等等任務(wù)。...

    renweihub 評論0 收藏0

  • 共享相關(guān)任務(wù)表征，一文讀懂深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多任務(wù)學(xué)習(xí)

    ...t 參數(shù)共享4.為什么 MTL 有效隱式數(shù)據(jù)增加注意力機(jī)制竊聽表征偏置正則化5.非神經(jīng)模型中的 MTL塊稀疏正則化學(xué)習(xí)任務(wù)的關(guān)系6.最近 MTL 的深度學(xué)習(xí)研究深度關(guān)系網(wǎng)絡(luò)全自適應(yīng)特征共享十字繡網(wǎng)絡(luò)低監(jiān)督聯(lián)合多任務(wù)模型權(quán)重?fù)p失與...

    developerworks 評論0 收藏0

  • 追根溯源！一圖看盡深度學(xué)習(xí)架構(gòu)譜系

    ...出現(xiàn)的概率與某些屬性）。我們使用輸入輸出向量的長度表征實體存在的概率，向量的方向表示實例化參數(shù)（即實體的某些圖形屬性）。同一層級的 capsule 通過變換矩陣對更高級別的 capsule 的實例化參數(shù)進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)多個預(yù)測一...

    tinylcy 評論0 收藏0

  • 從自編碼器到生成對抗網(wǎng)絡(luò)：一文縱覽無監(jiān)督學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀

    ...要在視頻上進(jìn)行，而不是靜態(tài)的圖片上。這是將學(xué)習(xí)到的表征應(yīng)用在實際任務(wù)中的途徑。基本概念無監(jiān)督學(xué)習(xí)研究的主要目標(biāo)就是要預(yù)訓(xùn)練出能夠用于其他任務(wù)的模型（即鑒別器或者編碼器）。編碼器的特點(diǎn)應(yīng)該盡可能的通用，...

    MageekChiu 評論0 收藏0

  • 卷積網(wǎng)絡(luò)雖動人，膠囊網(wǎng)絡(luò)更傳“神”

    ...理想，同變性才是我們想要的。不變性指的是對象的表征，不隨對象X的變換而變化。從計算機(jī)視覺的角度來看，這里的變換包括平移、旋轉(zhuǎn)、放縮等。由于CNN具有不變特性，它對物體的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放等并不敏感。...

    zhisheng 評論0 收藏0

  • CMU、NYU與FAIR共同提出GLoMo：遷移學(xué)習(xí)新范式

    ...以無監(jiān)督地學(xué)習(xí)并遷移數(shù)據(jù)單元對之間的依賴關(guān)系和圖形表征，并在自然語言處理和計算機(jī)視覺任務(wù)中取得了很好的效果。值得一提的是，該論文作者還包括何愷明、Ruslan Salakhutdinov 和 Yann LeCun 等人。深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展很大程度上...

    phoenixsky 評論0 收藏0

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