【AI初识境】被Hinton，DeepMind和斯坦福嫌弃的池化，到底是什么？ / 四六文摘

21世纪10年代人工智能的成就是巨大的,这要归功于人工智能的一个分支--深度学习的进步.由于收集.存储和处理大量数据的能力不断增强,这项技术变得可行.今天,深度学习不仅仅是一个科学研究的主题,也是许多 ...

作者:周寅张皓导读:寻找深度学习的普适理论一直是学界关注的焦点.在深度学习的工作中,我们常常使用许多经验性的方法,例如选择不同的非线性层,样本的归一化,残差链接,卷积操作等等.这样的方法为网络带来了 ...

转载自:新智元来源:reddit | 编辑:LRS [导读]两个月前自监督学习领域出了一篇重磅论文,LeCun和他的学生共同完成新模型Barlow Twins,reddit网友指出,第一张图就错 ...

为了更好地便于大家交流学习,EETOP组建了 GPU&FPGA深度学习群欢迎行业内朋友加入,加群方法:长按二维码加群主好友,发送如下信息:加群+深度学习+所在公司(或院校) 长按二维码,加群 ...

今年一月谷歌DeepMind研究小组研发的星际争霸2 AI AlphaStar在表演赛中击败人类顶尖星际2选手,让许多人都惊叹不已.现在,欧洲的星际玩家有机会亲自跟这个AI过两招了,暴雪官方宣布Alp ...

这是专栏<AI初识境>的第12篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 在成为合格的深度学习算法工程师,尤其是工业界能够实战的调参选手之前,总会踏足很多的坑. 今 ...

这是专栏<AI初识境>的第11篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 今天来说说深度学习中常见的损失函数(loss),覆盖分类,回归任务以及生成对抗网络,有了目 ...

这是<AI初识境>第10篇,这次我们说说深度学习模型常用的评价指标.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 凡事用数据说话,一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量 ...

这是专栏<AI初识境>的第9篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 今天来说说深度学习中的generalization问题,也就是泛化和正则化有关的内容. 作者 ...

这是<AI初识境>第7篇,这次我们说说常用的优化算法.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 深度学习框架目前基本上都是使用一阶的梯度下降算法及其变种进行优化,在此基础 ...

这是<AI初识境>第6篇,这次我们说说Normalization.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Ba ...

这是<AI初识境>第5篇,这次我们说说初始化.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 神经网络要优化一个非常复杂的非线性模型,而且基本没有全局最优解,初始化在其中扮演着 ...

这是专栏<AI初识境>的第4篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 在神经网络中,有一个看似不起眼但是非常重要的概念,那就是激活函数.激活函数模型固然理解起来简 ...

这是专栏<AI初识境>的第3篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 这是本系列的最后一篇非技术文章,我们总结一下深度学习技术在图像领域的重要历史性节点,本来打算 ...

【AI初识境】被Hinton，DeepMind和斯坦福嫌弃的池化，到底是什么？