新垣结衣夫妇的孩子长啥样，用 BabyGAN 预测试试
内容一览：昨日，日本男星星野源通过事务所发布声明，宣布结婚，新娘正是被不少男粉丝奉为「老婆」的新垣结衣。 原创：HyperAI超神经 关键词：生成对抗网络 StyleGAN 「老婆嫁人了」、「星野源夺妻之痛」、「爷青结」……星野源和新垣结衣官宣结婚后，不少网友发出了如上感叹
基于深度残差收缩网络的鲁棒通信辐射源个体识别
首页 专栏 算法 文章详情 0 基于深度残差收缩网络的鲁棒通信辐射源个体识别 汉民 发布于 4 月 17 日 近年来，己经有越来越多的研究人员尝试在通信辐射源个体识别领域引入基于深度学习的识别算法，并且在信号参数已知、待识别样本纯净的理想实验环境中取得了一定成
pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关
交互分割实战知识笔记2 深度学习中训练网络，必定要考虑的问题之一就是损失函数如何选取。近年来分割中Focal Loss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。 本文主要针对分割分类
Normalization的基本思想
首页 专栏 神经网络 文章详情 0 Normalization的基本思想 anie 发布于 3 月 14 日 简述 Normalization的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或
几个深度学习常见metrics
随手记——几个深度学习常见metrics kappa 公式 $$ kappa = \frac {p_o-p_e} {1-p_e} $$ 其中 $$ p_o=\frac {分类正确的样本数} {所有样本数} = (混淆矩阵中的)\frac {对角线元素之和} {所有元素之和} $$ $$ p_e =
看完你就明白什么是图神经网络
首页 专栏 深度学习 文章详情 0 看完你就明白什么是图神经网络 华为云开发者社区 发布于 3 月 1 日 摘要：图神经网络是一种基于图结构的深度学习方法。 1.什么是图神经网络 图神经网络（Graph Neu做ral Networks, GNNs）是一种基于图
DGC：真动态分组卷积，可能是解决分组特征阻塞的最好方案 | ECCV 2020 Spotlight
近期，动态网络在加速推理这方面有很多研究，DGC(Dynamic Group Convolution)将动态网络的思想结合到分组卷积中，使得分组卷积在轻量化的同时能够加强表达能力，整体思路直接清晰，可作为网络设计时的一个不错的选择 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic Gr
文字工作者福音：四行代码实现翻译，支持50种语言，开源代码，附性能实测
首页 专栏 python 文章详情 0 文字工作者福音：四行代码实现翻译，支持50种语言，开源代码，附性能实测 Chris 发布于 3 月 19 日 最近（确切地说是昨天），有人发布了使用深度学习技术进行文本翻译的 Python 库，调用起来非常方便，基于 F
图像视频压缩：深度学习，有一套
首页 专栏 深度学习 文章详情 0 图像视频压缩：深度学习，有一套 华为云开发者社区 发布于 3 月 23 日 摘要：得益于深度神经网络提取信源特征的能力，深度学习技术在信源压缩编码领域取得了比传统方法更 本文分享自华为云社区《基于深度学习的图像视频压缩编码
DeepMind 提出 Perceiver：使用RNN的方式进行注意力，通过交叉注意力节省计算量，附使用方法
首页 专栏 机器学习 文章详情 0 DeepMind 提出 Perceiver：使用RNN的方式进行注意力，通过交叉注意力节省计算量，附使用方法 Chris 发布于 3 月 23 日 今天要解读的论文来自 DeepMind ，论文名为《Perceiver: G
一文带你认识MindSpore新一代分子模拟库SPONGE
【本期推荐专题】物联网从业人员必读：华为云专家为你详细解读LiteOS各模块开发及其实现原理。 摘要：基于MindSpore自动并行、图算融合等特性，SPONGE可高效地完成传统分子模拟过程，利用MindSpore自动微分的特性，可以将神经网络等AI方法与传统分子模拟进行结合。 本文分享自华为云
干货资料！图灵程序设计丛书300+本合集（PDF）
图灵程序设计丛书是包含了前端、后端、算法、人工智能、机器学习等一系列技术的专业书籍。 其中有多本图书被程序员奉为圭臬。如 《Python网络爬虫权威指南》瑞安·米切尔 《Node.js实战》[英] 亚历克斯•杨 《Python深度学习》[美] 弗朗索瓦•肖莱 等等经典丛书。 现在小编为你准备了300
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