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cnn架構在陳思宇 Facebook 的最佳貼文

2021-07-27 18:35:49 有 845 人按讚

#高端是工作AZ是生活
#民進黨支持者們袖子捲起來
#哪裡來的謎之自信要捐高端給友邦

陳時中今日下午兩點宣布，重新開放讓還沒有接種意願登記的人，會提供「高端疫苗」做為新選項，讓20歲以上民眾先行登記。

中央開放高端疫苗登記，民進黨人士也紛紛精神喊話護航高端；實際上有些人的手臂還是留給國際疫苗，這樣叫民眾如何對國產疫苗有信心?

👉桃園市長鄭文燦表示，「大家可以信賴國產疫苗」，有機會也願意施打國產疫苗；
結果「已經打完兩劑AZ疫苗」。
👉台南市長黃偉哲表態支持國產疫苗，「第二劑願優先打高端」；
結果「已經打完兩劑疫苗」。
👉長年支持台獨的蔡丁貴「呼籲台灣人參與國產疫苗三期臨床試驗」；
結果「已經在美國打了兩劑BNT疫苗」。
👉民進黨籍王浩宇表示，如果大家不放心，「我可以帶頭打」；
結果在疫苗登記平台「登記AZ和高端」。
👉聯亞新冠疫苗二期試驗計畫主持人黃高彬已經先施打莫德納疫苗。
👉焦糖陳嘉行多次力「挺國產高端疫苗」；卻「預約施打AZ疫苗」，被人酸後又改口。

除了以上護航高端疫苗人士外，高端總經理陳燦堅也有一系列的疫苗狂語錄

7/26因此高端架構的抗原加上佐劑，是可以應付Detla病毒的
👉但二期尚未解盲，到底哪來的謎之自信?

6/18(CNN專訪)數據資料透明且讓人信服，民眾最後還是會被說服的。
👉但沒有保護力數據，怎能說服民眾?

6/10(高端解盲記者會)今年目標是先以滿足國人安全為主，等到和國際接軌，才會陸續滿足友邦需求。
👉沒有WHO認證的疫苗，友邦會買單嗎?

6/8被CNN追問申請授權是否太早　高端經理回疫苗有打比沒打好。
👉有比沒有好?當人民健康是在菜市場買菜嗎？

許多民進黨人士都呼籲民眾手臂打高端、對國產疫苗有信心等諸如此類的話語；反觀自己卻把手臂收回來，打其他種類的疫苗。
這樣真的能讓國人安心嗎?

在國產疫苗沒通過三期試驗的情形下，為了讓民眾能夠安心施打國產疫苗，再一次強烈呼籲第二類官員應全面施打高端疫苗；還有一再喊話要國人施打高端疫苗的政府官員也該以身作則，證明自己相信國產疫苗的決心，而不是要國人施打疫苗證明給你們看國人對國產疫苗的信心。

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陳思宇

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不信公義喚不回的小市民

cnn架構在彭菊仙之教養幸福又好玩 Facebook 的最佳解答

By 彭菊仙之教養幸福又好玩

2021-07-18 10:36:15 有 73 人按讚

【快來抽書：重磅科幻小說】《AI 2041：預見10個未來新世界》
(送出2本)

#李開復說看完這本精彩小說你就懂AI了
#歡迎青少年與所有大人提前進入美麗AI新世界
#李開復架構10幅技術藍圖
#科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個AI新世界

💖【參加辦法】(四步驟：按讚、留言、標兩個朋友，公開分享)

1. 即刻起至7/24(六)晚上12點止，在本文按讚
2. 在本文底下留言【AI 2041：預見10個未來新世界】並【標註兩個朋友】
3. 在自己臉書公開分享本文

4. 7/26(一)進行電腦亂數抽獎(共抽出2本，將以私訊通知)

💖這不是業配文喔，菊仙純粹分享
💖一人僅限參加一次(貼文兩次以上也只算一次喔)

─────科學 + 科幻─────

➤李開復架構10幅「技術藍圖」，科幻小說家陳楸帆依藍圖築構10個「AI新世界」
➤李開復40年的AI專業經驗 + 科幻小說家陳楸帆的無邊想像
➤「虛構的敘事」與「非虛構的科技評論」完美結合
➤展現20年後被AI 技術深刻改變的未來世界。

AI時代已經開啟。在我們面前，機遇與挑戰並存。
如AI與人性特質如何共存等諸多課題，都需要深入探索和思考。──李開復

想要創造什麼樣的未來，就從想像那樣的未來開始。──陳楸帆

　　．AI能否幫助人類從根源上預防疫情？
　　．如何應對未來的職場挑戰？
　　．在AI主導的世界中如何確保文化多樣性？
　　．如何教導下一代適應人類與AI共存的新社會？
　　．面對AI帶來的社會問題所隱含的人性拉鋸戰，我們如何抉擇？

AI能創造前所未有的財富與價值，能徹底改變醫學和教育，能提升人類的工作、娛樂和交流的品質，能把人類從日常工作中解放出來。

不過，AI也會帶來無數挑戰和風險：

•演算法偏見
•安全隱患
•深度偽造
•隱私資料的侵犯
•自主武器的使用
•取代人類員工。

不過，以上情況並非AI主導造成的，而是惡意或草率使用AI技術的幕後黑手。

全球AI領軍人物李開復最關切的是，AI正飛速發展，人類的未來將通往何方？
　　
歡迎來到2041！

全球重磅推薦

　　✓劉慈欣│2015年雨果獎得主、《三體》作者
　　✓雷．達里歐（Ray Dalio）│橋水基金創辦人
　　✓薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella）│微軟董事長
　　✓楊立昆（Yann LeCun）│圖靈獎得主

★本書有著開創性的結構，用前所未有的跨越文類的多視角，展望人工智慧構造的未來，讓我們從理性上把握未來發展趨勢的同時，也從感性上觸摸未來的質感和溫度。生動逼真的科幻想像與嚴謹深入的技術論述完美地結合，讓本書無論是從科幻還是從技術現實的角度，都具有無與倫比的魅力。──劉慈欣，2015年雨果獎得主、《三體》作者　

★對未來的解析精闢又精采。──雷．達里歐（Ray Dalio），橋水基金創辦人、《紐約時報》第一名暢銷書《原則》作者

★陳楸帆的創作實力，加上李開復的科技功底，建構出令人好奇又恐懼的AI未來世界。閱讀這本絕無冷場的好書，就能明白某些科技會在何時，又會如何發展成熟，而全體人類又會面臨什麼樣的影響。──薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella），微軟董事長

★唯有有膽有識之人，才敢預測AI的未來。這是一位科技界的先驅泰斗，與一位洞悉未來的科幻作家，攜手打造的開示之書，對於AI科技會如何影響我們的生活，提出大膽又殷切的見解。──楊立昆（Yann LeCun），圖靈獎得主，臉書首席AI科學家

★我們能不能適應我們一心創造的奇異新世界？我們知道無從想像的改變即將到來，卻不知這些改變對人類有何影響。李開復跟陳楸帆的《AI 2041》，對於我們即將面對的未來有最詳盡的描寫，最深情的叮嚀。──班奈特．米勒（Bennett Miller），「魔球」與「暗黑冠軍路」導演，曾獲奧斯卡獎提名

★我們正處於AI發展史的關鍵時刻。我所讀過的書當中，唯有這本創意四射的佳作，才真正一語道破AI的精髓。與其思考該不該信任AI，還不如將AI當成一種工具，一種由我們人類塑造的工具。李開復在《AI 2041》的精闢分析，凸顯出這項人類必須積極承擔的責任。陳楸帆筆下的精采故事，昭示了AI可將曾經無解的問題，化為充滿新機的未來。──亞利安娜．哈芬登（Arianna Huffington），Thrive Global 創辦人兼執行長

★《AI 2041》是科學與科幻的完美融合，揭示了AI將如何全面滲透我們的生活，而我們想創造造福全人類的科技未來，又會面臨什麼樣的挑戰。──馬克．貝尼奧夫（Marc Benioff），Salesforce董事長兼執行長

★將AI應用於商業經營，通常必須先研究這項科技，再思考如何應用。《AI 2041》卻帶領讀者走上相反的道路。兩位作者李開復跟陳楸帆，透過精采絕倫的故事，引領我們走入逼真的未來世界。再以淺顯易懂的說明，闡述AI科技的原理，造就一本讓人欲罷不能又大開眼界的好書，想了解如何應用AI，絕不可錯過此書。──馬克．庫班（Mark Cuban）
.

…………..【內容快速勾勒】…………

第一章一葉知命
在印度孟買，一個當地家庭參與了一項由深度學習賦能的智慧保險計畫。為了改善這家人的生活，AI保險程式透過一系列生活應用與這家的每位成員相連，這些應用與保險演算法進行動態互動。然而，正值青春期的女兒卻發現，這套AI保險程式似乎總是在「巧妙」地阻撓她追求愛情。

【開復解讀】
一、什麼是深度學習
二、深度學習：能力驚人但也力有未逮
三、深度學習在網際網路和金融行業的應用
四、深度學習帶來的問題

第二章假面神祇

一名懷揣電影夢想的奈及利亞影音製作者，被神祕公司招募來製作一段真假難辨的Deepfake（深度偽造）影片。如果他成功地做到瞞天過海，將引發災難性的後果，從而改變整個國家未來的命運……

【開復解讀】
一、什麼是電腦視覺技術
二、電腦視覺技術的應用
三、電腦視覺的基礎─卷積神經網路（CNN）
四、Deepfake
五、生成式對抗網路（GAN）
六、生物特徵識別
七、AI安全

第三章雙雀

AI教師化身為韓國雙胞胎孤兒所喜愛的卡通化虛擬夥伴，分別幫助他們挖掘和發揮潛能。多虧有了AI的重要分支「自然語言處理技術」，這兩個AI夥伴才能夠用人類的語言流利地和孤兒交談，建立情感連結和信任，幫助兄弟倆在失散多年之後重新找回彼此。

【開復解讀】
一、自然語言處理（NLP）
二、有監督的NLP
三、自監督的NLP
四、NLP應用平台
五、NLP能通過圖靈測試或者成為通用人工智慧嗎？
六、教育領域的AI

第四章無接觸之戀

在疫苗問世後，新冠病毒毒株定期變異，繼續肆虐人間。二十年後，人類不得不學會與病毒共存，家家戶戶都配有機器人管家，以減少人與人接觸的風險。在這個故事裡，身在上海的女主角患上了一種把自己與世隔絕的恐懼症。當愛神來叩門時，她內心一方面渴望擁抱愛情，另一方面卻極度懼怕和戀人親密接觸。誰能幫助她邁出這關鍵性的一步？

【開復解讀】
一、數位醫療與人工智慧的融合
二、傳統藥物及疫苗研發
三、AI在蛋白質折疊、藥物篩選及研發方面的潛力
四、AI與精準醫療及診斷：讓人類活得更加健康長壽
五、機器人技術
六、機器人技術的工業應用
七、機器人技術的商業場景和消費級市場
八、AI時代的數位化工作

第五章偶像之死

故事描述了未來的娛樂業。到那時，遊戲都將是全感官立體沉浸式的，虛擬和現實之間的界限將變得虛實難辨。本故事發生在日本東京，主角利用AI和VR技術，讓她所愛慕的偶像復活過來，引領她去調查偶像之死背後的真正原因。

【開復解讀】
一、什麼是XR（AR⁄VR⁄MR）
二、XR技術：全方位覆蓋人類的六感
三、XR技術：超感官體驗
四、XR技術的兩大挑戰：裸眼顯示和腦機介面
五、XR技術普及背後的倫理道德和社會問題

第六章神聖車手

二十年後，自動駕駛技術正處於從人類司機切換到全AI司機的過渡時期。在這個有著動作大片節奏感的故事中，斯里蘭卡一名電競少年被招募進了一個神祕計畫，他將要面對的並不僅僅是遊戲中的對手……

【開復解讀】
一、自動駕駛
二、真正的自動駕駛什麼時候才會出現
三、L5自動駕駛車輛將帶來的影響
四、阻礙L5自動駕駛的非技術性難題

第七章人類剎車計畫

策劃〈人類剎車計畫〉的惡魔是一名歐洲電腦科學家。他在經歷了一場與氣候變化有關的家庭悲劇後，精神失常，開始利用量子計算、自動武器等突破性技術作惡，對人類進行史無前例的瘋狂報復。駭客與反恐特警聯手力挽狂瀾，人類命運將何去何從？

【開復解讀】
一、量子計算
二、量子計算在安全領域的應用
三、什麼是自主武器？
四、自主武器的利與弊
五、自主武器會成為人類生存的最大威脅嗎？
六、如何解決自主武器帶來的危機？

第八章職業救星

隨著AI向愈來愈多的行業穩步進軍，愈來愈多職位逐漸被AI技術取代，那麼人類接下來能從事的工作是什麼？一場發生在舊金山的建築業大震盪，帶領我們走入一個新的行業──再就業服務。如何幫助結構性失業人群找回屬於人類的價值與尊嚴感，也許同樣需要AI的幫助。

【開復解讀】
一、AI將如何取代人類員工？
二、AI取代人類員工背後的潛在危機
三、UBI會是一劑良方嗎？
四、從事哪些工作的人不容易被AI取代
五、如何化解AI時代的人類工作危機？
六、迎接AI新經濟以及制定全新的社會契約

第九章幸福島

一位中東的開明君主想試驗將AI做為給人類帶來終極幸福感的靈丹妙藥。然而，幸福是什麼？幸福如何衡量？這位君主邀請了各界名人聚集在一座私密的島嶼上，讓這些名人共享他們的個人資料，並成為探索這個奇妙命題的小白鼠。然而，試驗卻出人意料地走向了失控……

【開復解讀】
一、AI時代的幸福準則
二、如何利用AI衡量和提升幸福感
三、AI數據：去中心化 vs. 中心化
四、誰值得我們信賴並有資格儲存我們所有的資料？

第十章豐饒之夢

在布里斯班一座由AI管理的養老社區中，一位原住民女孩如何幫助罹患阿茲海默症的海洋生物學家解開身世之謎？故事中勾勒了在澳大利亞的未來社會的兩種貨幣：一種是錢，其重要性日益減弱；另一種是代表聲譽和尊重的價值的新貨幣，其重要性與日俱增。

【開復解讀】
一、可再生能源革命：太陽能＋風能＋電池技術的有效結合
二、材料革命：走向無限供給
三、生產力革命：AI與自動化
四、豐饒時代：技術發展的必然結果
五、稀缺時代與後稀缺時代的經濟模式
六、豐饒時代的貨幣制度
七、豐饒時代的挑戰
八、豐饒時代之後，會是奇點時代嗎？
九、AI 的故事會是圓滿的結局嗎？

•關於2041年的預測

【書訊】https://www.books.com.tw/products/0010895593?sloc=main

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彭菊仙之教養幸福又好玩

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★《家有青少年之父母生存手冊》作者、親子作家彭菊仙最新力作 ★聚焦青少年的行為、手機電玩、戀愛人際等33個教養難題全攻略

cnn架構在 Facebook 的精選貼文

2021-07-15 07:26:06 有 629 人按讚

四兩撥千斤！創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄，輕量化模型孟子一鳴驚人！

本週，中文語言理解權威評測基準CLUE榜單，被「低調」刷新。

不同的是，不是大公司、不是超大模型……

一個新面孔，一個輕量化模型，首戰即登頂，四兩撥千斤。

CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局，被首次打破。

瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型，以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。

這也是瀾舟科技首次對外曝光，背後團隊負責人，正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理，文章來自《量子位》微信公眾號，經授權轉載。

▎輕量化模型孟子？

孟子，基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。

包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。

可處理多語言、多模態數據，同時支持多種文本理解和文本生成任務，能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。

孟子模型基於Transformer架構，僅包含十億參數量，基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。

但誰也沒想到，小模型卻有大智慧，一經登場，打破格局。

CLUE，中文語言理解領域最具權威性的測評基準，涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。

該榜單競爭激烈，幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。

騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。

而且隨著大參數模型愈演愈烈，CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。

因為百億、千億甚至萬億參數的大模型，已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。

萬萬沒想到，瀾舟科技-創新工場團隊出手，四兩撥千斤。

因為孟子，走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線，致力於構建十億級別的小模型，充分發揮已有參數下的模型潛力，有利於快速、低成本地落地現實業務場景。

孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型，在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。

相對已有的中文語言模型，孟子模型實現了多項突破性進展：
 1）堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下，遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型，對標「巨無霸」，小模型性能超越千億規模模型。
 2）使用知識圖譜增強模型，讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力，在權威CLUE中文理解評測的總排行榜，以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一，刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分，逼近人類基準分數（85.61）。
 3）靈活的領域和場景適應能力，方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式，同步適配BERT-style的判定式架構，既能理解也能生成。便於適配行業應用，覆蓋廣泛業務場景。

當然，隨著孟子一鳴驚人，也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。

▎原理方法和應用？

在輕量化模型算法研究方面，基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術，從模型架構（包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制）到預訓練策略進行了全方位改進。

具體有四方面：
 1) 模型結構方面，將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中，基於句法約束引入註意力機制中，從而提升模型對語言學知識的建模能力。
 2) 訓練策略上，引入基於實體知識和Discourse的Mask機制，強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
 3) 為進一步提高訓練效率，使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
 4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷，使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版（Prompt），取得了明顯的性能提升。

基於以上算法策略，實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識，大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力，以及良好的領域遷移能力，適應廣泛的產品應用場景。

另外，在Finetune的進展方面，如何將預訓練模型用於各項任務？

瀾舟團隊也有總結，從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索，進一步提升語言模型的性能：

 1) 數據增強：使用領域相關數據；
 2) 知識蒸餾：基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率；
 3) 遷移訓練：結合課程學習的思想，由易到難訓練下游模型；
 4) 訓練優化：使用多種訓練目標，多角度提升模型能力；

而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。

基於領域適應技術，孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型，領域適應策略主要包含兩大方面：

 1) 通過大規模的泛金融領域語料，將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業，在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
 2) 通過大規模的營銷領域語料，將孟子模型遷移到數字營銷領域，完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務，將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。

瀾舟方面還透露，孟子模型已在多個領域成功落地實踐，衍生出多項行業領先的產品，涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。

並且毫無疑問的是，因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點，更易於線上部署和推廣到移動設備中，自然不會局限於現有應用和場景，接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。

▎瀾舟團隊？

最後，也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。

瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。

AI領域內，周明已不用過多介紹，他是公認的世界級AI科學家，自然語言處理領域的代表性人物。

周明博士在2020年加盟創新工場，擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型，基於大數據、知識圖譜和行業模型，提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。

據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。

值得注意的是，瀾舟科技除了大牛坐鎮，其實也是行業趨勢的體現。

引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說：

AI的發展可以按照兩個時間點劃分。

第一個時間點是2015年，以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類，帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。

而第二個時間點出現在2019年，以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展，讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能，將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。

「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用，預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展，用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果，在新機遇面前躬身入局，一起發掘NLP領域的黃金發展期」，李開復說到。

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#17. 找cnn架構相關社群貼文資訊

【問題】cnn架構？推薦回答. 卷積神經網路的運作原理- 選擇一種語言。 CNN 又被稱為CNNs 或ConvNets，它是目前深度神經網路（deep neural network）領域的發展.

#18. CNN网络结构的发展（最全整理） - CSDN博客

CNN 网络结构的发展本文介绍了CNN基本部件以及其在发展过程中的各种网络结构特性和优缺点CNN基本部件介绍局部感受野在图像中局部像素之间的联系较为 ...

#19. 卷積神經網絡(CNN)介紹與實踐 - 程式前沿

從上面三張圖片我們可以看出，CNN架構簡單來說就是：圖片經過各兩次的Convolution, Pooling, Fully Connected就是CNN的架構了，因此只要搞 ...

#20. 使用Cnn 進行影像分類- Azure Solution Ideas

架構. 架構圖：使用卷積類神經網路和Azure Machine Learning 的影像下載此架構的SVG 。單元.

#21. 1. 深度學習介紹

d 臉部辨識範例機器學習深度學習(Faster R-CNN) ... 神經網路系統架構，用複雜的神經網路串聯無數 ... d 卷積神經網路(convolutional neural network, CNN).

#22. 轻量级CNN架构设计 - 极术社区

卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度， ...

#23. 「多圖」圖解10大CNN架構 - 文章整合

在這裏我想補充一點，我們在網上看到的大量CNN 架構是許多因素的結果——改進的計算機硬件、ImageNet 競爭、解决特定任務、新想法等等。穀歌研究員Christian ...

#24. 基於卷積神經網之無線耳機動作波形辨識

本論文采用深度學習，提出三種高效能. 的卷積神經網路（Convolutional Neural Network，以下簡稱CNN）[3]模型架構，能. 準確區分“戴上耳機”、“取下耳機”、“其他動作”三類 ...

#25. 五个很厉害的CNN 架构- 译站- AI研习社

五个很厉害的CNN 架构 ... 英文原文： Five Powerful CNN Architectures. 中文英文 ... 因为这种统一架构十分轻巧，不少新人将之作为深度卷积神经网络的简单形式。

#26. CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet - 博客园

自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5（-5表示具有5个层）， ...

#27. 圖解十大CNN 架構 - 今天頭條

圖解十大CNN 架構. CNN 取得的大多數進展並非源自更強大的硬體、更多的數據集和更大的模型，而主要是由新的想法和算法以及優化的網絡結構共同帶來的 ...

#28. CNN 與RNN 之間的差異？ - NVIDIA 台灣官方部落格

原因在於機器現在使用CNN 來消化處理影像，相當於眼睛的角色，以辨識不同 ... 或者RNN 跟傳統人工神經網路及CNN 採用幾乎相同的架構，除了它們具有 ...

#29. CNN架構模型的發展以及各個主流網路的區別

模型設計一開始的時候模型權重越多模型越大，其精度越高，後來出現了resNet、GoogleNet、Inception等網路架構之後，在取得相同或者更高精度之下，其權重引 ...

#30. [ML筆記] Convolutional Neural Network (CNN) - 陳雲濤的部落格

CNN 完整架構. 螢幕快照2017-07-06 下午3.53.16.png. 輸入圖片後，先做Convolution 在做Max Pooling. 然後 Convolution 搭配 Pooling 的次數與細節是 ...

#31. cnn 架構

卷積神經網路（convolutional neural networks，CNN）由一個或多個卷積層和頂端的全連通層（對應經典的神經網路）組成，同時也包括關聯權重和池化層（pooling layer）。這 ...

#32. 9種經典的CNN架構 - 人人焦點

經典的CNN模型架構-LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet ... 他們的網絡架構是首個採用ReLU 作爲激活函數的CNN ；2. 在CNN 中採用交織池 ...

#33. 「多图」图解10大CNN架构 - 掘金

你是否一直在关注不同的卷积神经网络(CNN)？ ... 在这里我想补充一点，我们在网上看到的大量CNN 架构是许多因素的结果——改进的计算机硬件、ImageNet ...

#34. Faster R-CNN的網路架構和工作原理是什麼？ - GetIt01

本文詳細解釋了Faster R-CNN 的網路架構和工作流，一步步帶領讀者理解目標檢測的工作原理，作者本人也提供了Luminoth 實現，供大家參考。Luminoth 實現：ht...

#35. 一文讀懂最近流行的CNN架構（附學習資料） - JavaShuo

來源：機器學習算法全棧工程師算法本文長度爲4259字，建議閱讀6分鐘網絡本文爲你介紹CNN架構，包括ResNet, AlexNet, VGG, Inception。

#36. 深度學習《CNN架構》 - 有解無憂

深度學習《CNN架構》 ... CNN的靈感就是來自于大腦神經細胞視覺分層處理，模仿人類大腦的這個特點，構造多層的神經網路，較低層的識別初級的影像 ...

#37. 2012到2020主要的CNN架构总结 - 腾讯云

多年来，已经开发出CNN架构的变体，从而在深度学习领域取得了惊人的进步。LeNet是CNN的第一个成功应用，由Yann Lecun在1990年代开发。

#38. 為你解讀7大類深度CNN架構創新綜述（附論文） - 壹讀

深度卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在各種競賽基準上表現出了當前最優結果。深度CNN 架構在挑戰性基準任務比賽中實現的高性能表明， ...

#39. 輕量級CNN架構設計綜述- MP頭條

卷積神經網絡架構設計，又指backbone設計，主要是根據具體任務的數據集特點以及相關的評價指標來確定一個網絡結構的輸入圖像解析度，深度， ...

#40. 淺談Deep Learning原理及應用 - 計中首頁

所以一些深度學習架構也常被稱為深度神經網路(Deep neural network, DNN)。 ... 深度學習架構卷積神經網路(CNN)是最常見的深度學習網路架構之一，因為 ...

#41. 【研究筆記】object detection & classification by CNN (下) 優化

架構如圖，這個應用屬於object detection，前方用opencv 的window sliding 與haar cascade classifier 來做object localization 偵測出人臉後再傳遞給CNN ...

#42. 基於卷積類神經網路之廣播節目音訊事件偵測系統Automatic ...

檔，並用來訓練與測試CNN 和傳統Gaussian Mixture Model（GMM）的效能。實驗結 ... 本論文將使用Convolutional Neural Network (CNN)[4]架構來完成我們的音訊偵測.

#43. 深度學習(2)--使用Tensorflow實作卷積神經網路(Convolutional ...

卷積神經網路(Convolutional neural network，CNN)，是一多層的神經網路架構，是以類神經網路實現的深度學習，在許多實際應用上取得優異的成績，尤其在 ...

#44. 當年度經費： 595 千元 - 政府研究資訊系統GRB

自動學習可轉移CNN架構用於客制化圖片分類任務演算法的研究 ... 最近，基於CNN（卷積神經網絡）的影像表示法已經引起了越來越多的關注，表現令人印象深刻.

#45. 「軟體定義晶片」實現高速節能CNN應用 - 電子工程專輯

QNAP本身就是軟體定義智慧晶片的一個產物，可以根據上層應用定義的CNN模型的 ... 大多數CNN處理器主要集中於設計優越的硬體架構、高效的資料流程或者 ...

#46. 基于块的全自动CNN架构设计。,IEEE Transactions on Neural ...

卷积神经网络(CNN) 的性能高度依赖于它们的架构。为了设计一个具有良好性能的CNN，需要在CNN 和所研究的问题领域拥有广泛的专业知识，而这并不是每个 ...

#47. 高效卷積計算結構- Depthwise Separable Convolution

以下會從基本的artificial neural network (NN) 談起，再介紹CNN 網路架構與問題，最後說明MobileNets 中的depthwise separable convolution 架構。

#48. 高性能通用CNN架构 - OFweek电子工程网

汇集高性能通用CNN架构相关的新闻资讯、技术资料、科技趋势信息等,内容全部为您精心挑选,让您拥有高性能通用CNN架构的第一信息。

#49. 2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記（九）——CNN架構

第九講CNN架構上一章中討論了不同的深度學習框架，包括有TensorFlow、PyTorch、Caffe，這一章中將會討論CNN架構方面的內容。

#50. 使用卷積神經網路辨別胸腔X光片內異常

本論文中詳細介紹卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN)應用於圖形辨識的技術，包含其歷史演進、基本架構、研究中常用模型，並透過簡單的舉例，使在醫院工作 ...

#51. CNN架构优化_ 搜索结果

点击查看更多相关视频、番剧、影视、直播、专栏、话题、用户等内容；你感兴趣的视频都在B站，bilibili是国内知名的视频弹幕网站，这里有及时的动漫新番，活跃的ACG氛围 ...

#52. [物件偵測] S9: Mask R-CNN 簡介 - 工程師想說點話

Mask R-CNN的詳細架構圖如Fig-01。基本上我們可以看到基本上他就是Faster R-CNN的進化版，再加上一個分支來處理instance segmentation(也就是Mask)。

#53. AI 自駕車

Fully Connected layer. 最後深度學習模型用於判斷物件種類、位置等。 Convolutional neural network（CNN）的基本架構 dog（0.01）. 卷積. 卷積.

#54. 國立臺灣師範大學資訊工程研究所碩士論文

本論文以FPGA 實作AlexNet 摺積類神經網路模型之硬體電路架構，並以 ... 若將舊有的CNN架構改為BNN實現，在權重的資源消耗估計只需要1.18MByte，.

#55. 7大类深度CNN架构创新综述

CNN 的成功引起了学界外的注意。在产业界，如谷歌、微软、AT&T、NEC 和Facebook 这样的公司都设立了研究团队来探索CNN 的新架构。目前，图像处理竞赛中的 ...

#56. 用心理學優化AI！以「膠囊網路」推翻CNN 的AI 教父再提出 ...

以「膠囊網路」推翻CNN 的AI 教父再提出全新深度學習架構. TO 精選觀點 2021-03-02. Share. 【我們為什麼挑選這篇文章】被稱為「AI 教父」的Geoff Hinton 早在1986 年 ...

#57. [4] 卷積神經網路CNN架構分析- LeNet - 趣讀

背景之前在網上搜索了好多好多關于cnn的文章，由于網路上的文章很多斷章取義或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教學視頻還是沒有弄懂， ...

#58. CNN（卷積神經網路）架構 - 雪花台湾

CNN架構 CNN是卷積神經網路（Convolution Neural Network）的縮寫。（a）此CNN架構是有輸入-卷積層-池化層-卷積層-池化層-全連接-全連接- ...

#59. 為你解讀7大類深度CNN架構創新綜述（附論文） - Toments 找 ...

本綜述將最近的CNN 架構創新分為七個不同的類別，分別基於空間利用、深度、多路徑、寬度、特徵圖利用、通道提升和注意力。深度卷積神經網路（CNN）是一種特殊型別的 ...

#60. CNN分類器架構：池化層、全連接層- 電腦視覺與深度學習

池化層時常出現於CNN結構中，而FC層則會接在模型輸出端，了解如兩者用途能幫助我們架構一個CNN Model.

#61. 利用MATLAB進行電腦視覺深度學習 - 鈦思科技

我們利用類神經網路工具箱(Neural Network Toolbox™)將AlexNet架構以SeriesNetwork匯入至MATLAB中，之後就會以CNN架構方式呈現。這個SeriesNetwork 物件指令即代表了 ...

#62. 卷積神經網路CNN及影像應用實作(8小時)

卷積神經網路CNN及影像應用實作2 (1:35:13). 00:00:00 ~ 01:35:13 現代CNN架構. 卷積神經網路CNN及影像應用實作3 (2:19:29). 00:00:00 ~ 00:24:24 遷移學習(Transfer ...

#63. 深度學習《CNN架構》 - tw511教學網

深度學習《CNN架構》. 2020-10-02 12:00:25. 摘要：今天來寫第一篇深度學習的博文，也是學習CNN的第一篇。騷話一下：今天是2020年10月1號，是祖國的71歲生日，也是 ...

#64. 移动端CNN模型架构的演变 - WandB

对于计算机视觉，我们通常针对这些应用程序使用专用的CNN架构。这篇报告概述了可用的移动CNN架构。我们还将在最近的Kaggle 竞赛的数据集中评估部分模型。

#65. 【项目推荐】——纯cuda写cnn架构 - 51CTO博客

【项目推荐】——纯cuda写cnn架构，项目:cuda-neural-network，采用纯cuda实现cnn的训练，在mnist上做了实验。可以用与学习卷积神经网络。

#66. CNN 那麼多的網絡有什麼區別嗎？看這裏瞭解CNN 的發展歷程

爲了解釋這個問題，我覺得很有必要去了解一下CNN 架構模型的發展，從CNN 模型架構的發展去看待不同的網絡之間的區別，去學習CNN 模型的定義。

#67. 以深度學習方法實作簡單語音辨識模型

圖二、CNN 架構. RNN 則是一個擁有稱為LSTM 這種活性資料記憶體的神經網路，可以用. 於一系列資料以猜測接下來會發生的內容，其輸出不僅與當前輸入和網路的權.

#68. 【深度學習篇】--神經網路中的池化層和CNN架構模型 - IT人

【深度學習篇】--神經網路中的池化層和CNN架構模型 · 一、前述 · 二、池化Pooling · 降取樣subsample，shrink（濃縮），減少計算負荷，減少記憶體使用，引數 ...

#69. 實作Tensorflow (3)：Build First Convolutional Neurel Network ...

影像有什麼特性/ DNN用在影像上的侷限/ Convolutional Neurel Network (CNN) / Convolution Layer / Pooling Layer / 最簡單的CNN架構：LeNet5 / 圖像 ...

#70. 強打運算效率優勢DSP搶食CNN應用商機- 熱門新聞 - 新電子

以DSP架構驅動的CNN引擎，在成本與功耗上皆具優勢。全球DSP核心主要供應商CEVA認為，若要在嵌入式系統中實現CNN，DSP將能取代GPU和CPU，因CNN在本質上 ...

#71. CNN眼中的世界：利用Keras解释CNN的滤波器

VGG-16又称为OxfordNet，是由牛津视觉几何组（Visual Geometry Group）开发的卷积神经网络结构。该网络赢得了ILSVR（ImageNet）2014的冠军。时至今日，VGG仍然被认为是一个 ...

#72. CNN的應用What can CNN do? (Part3) - Wenwu's blog

想讓machine來下圍棋，不見得要使用CNN，其實一般typical的neural network也 ... 總結起來就是三個preperty，兩個架構和一個理念，這也是用CNN的基礎:.

#73. 「完结」总结12大CNN主流模型架构设计思想 - ITPUB博客

AlexNet 是CNN向大规模商用打响的第一枪，夺得ImageNet 2012年分类冠军，宣告神经网络的王者归来。 VGG 以其简单的结构，在提出的若干年内在各大计算机 ...

#74. 探討機器學習與深度學習之差異 - 大大通

因此近年來有許多學術專家對CNN 架構進行研究並舉辦比賽，目前較熱門的CNN 模型有LeNet、VGG、ResNet 等等，並經由研究得知只要架構的深度夠深，對於 ...

#75. 图解十大CNN架构（上） -ATYUN - 人工智能

这些网络已经变得如此之深奥，以至于很难将整个模型可视化。我们不再跟踪它们，而是把它们当作黑盒模型。本文是10种常见CNN架构的可视化集合，也许正 ...

#76. CNN筆記- 卷積類神經網路(Convolutional Neural ... - 爾摩儲藏室

卷積類神經網路(convolutional neural network, CNN)為前饋神經網 ... 而言，具有很大的應用與研究價值，網路架構常包含單個或多個卷積層(convolution ...

#77. Convolutional Neural Networks(CNN) #3 計算參數量

本節介紹的主題就是計算CNN的參數量，但是在開始之前，會先用簡單的例子帶各位了解如何架構CNN，希望各位能徹底明白卷積神經網路的運作流程， ...

#78. [DL]淺談CNN在Object Classification上的各種架構 - 星期五。見面

AlexNet; ZFNet; VGG; GoogLeNet; ResNet. LeNet. 20150903161702138. CNN的經典架構，兩層Conv(Convolution Layer)接 ...

#79. CNN 那么多的网络有什么区别吗？看这里了解CNN 的发展历程

深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法，然而深度学习或者深度神经网络的成功得益于层出不穷的神经网络模型架构。这篇文章当中作者回顾了从 ...

#80. 深度學習黑魔法改變人類科技未來 - 奇摩新聞

類神經網路中，常被用來做影像辨識的是「卷積神經網路」CNN，它像捲軸會 ... 這一個類神經網路的架構，可以得到什麼樣的結果，我們都是沒有答案的。

#81. FAIR何恺明团队最新研究：定义ViT检测迁移学习基线 - 技术圈

它以Mask R-CNN作为基线框架，以ViT作为骨干网络，探索了不同初始化策略 ... 特征输出；为使得ViT模型能处理大分辨率图像，还对ViT的架构进行了改进， ...

#82. 基于卷积神经网络的未成熟芒果检测研究与实现 - 教育论文网

3.3 改进Faster R-CNN的芒果检测, 第32-39页. 3.3.1 Faster R-CNN算法架构, 第32-35页. 3.3.2 VGG-16网络模型, 第35-36页. 3.3.3 锚点参数的优化, 第36-37页.

#83. 【錯誤】聯合國宣布日本沖繩主權歸中國？改名琉球？虛構影片 ...

⋯⋯」，這個說法有根據嗎？（一）實際透過關鍵字檢索《路透社》、《美聯社》、美國《CNN》、英國《BBC》 ...

#84. 目标检测经典算法和API详解（笔记） - 拜师资源博客

2.2.2 目标检测-R-CNN模型. 2.2.2.1 完整R-CNN结构; 2.2.2.2 候选区域（了解）; 2.2.2.3 Crop + Warp （了解）; 2.2.2.4 CNN网络提取特征 ...

#85. mli/paper-reading: 深度学习经典、新论文逐段精读 - GitHub

2019, EfficientNet, 通过架构搜索得到的CNN, 3426 (link). 2019, MoCo, 无监督训练效果也很好, 2011 (link). 2021, Non-deep networks, 让不深的网络也能在ImageNet刷 ...

#86. Mask Rcnn Demo

This is a Pytorch implementation of Mask R-CNN that is in large parts based ... Mask RCNN 是何愷明基於以往的Faster RCNN 架構提出的新的卷積網路，實現高效地 ...

#87. 从“几何深度学习”看深度学习江湖的统一_埃尔兰根 - 搜狐网

通过对称性和的变换，可以提炼出覆盖CNNs, GNNs, LSTMs, Transformers, DeepSets, mesh CNN等一切你所需构建的架构吗？不要惊讶，不要怀疑。

#88. 【AI简报20211105期】 AI+新型二维半导体、腾讯首次公布自 ...

对于连续帧，Transformer 的准确度比CNN 高出30%，并且远远超过L2（自动 ... 凭借寒武纪最新智能芯片架构MLUarch03，相较于峰值算力的提升，思元370 ...

#89. Darknet53 Pytorch

To detect objects, we can use many different algorithms like R-CNN, ... 的類神經網路演算法，以小眾架構darknet 實作，實作該架構的作者Joseph Redmon 沒有用到 ...

#90. 分层图池化 - ICode9

这种扁平的池化方法可能会损害模型性能; 其他解决方法：将CNN架构应用于所有节点嵌入的拼接（如DGCNN），但这需要指定（或学习）节点上的规范顺序，这 ...

#91. 国际新闻- 美国之音中文网

国际新闻 · 两名存在人权污点的官员当选国际刑警组织主席和执委 · 印太经济架构:美日安保全面相唱和 · 菲国防部长反驳中国要求拒绝移走有争议岛礁搁浅旧军舰 · 日外相称还未 ...

#92. 想梳理下视觉Transformer？这篇梳理了100多个_模型 - 全网搜

Transformer 是一种基于注意力的架构，在序列建模和机器翻译等任务上表现出了惊人的 ... 在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）一直占据主导地位。

#93. 新聞眼／公投前…台美唱和同曲未必同調| 政治| 要聞

... 到台灣進一步開放美豬進口以來，恢復台美「貿易暨投資架構協定」（TIFA）會談，並表示 ... CNN：北京打壓香港民主使台灣年輕人不信任中國大陸.

#94. 大數據、資料探勘與智慧運營 - Google 圖書結果

在實現時,這個網路架構加入多分辨的處理方法,可以提高速度。圖1-18 CNN擴展網路架構 3.雙路CNN的識別方法這個其實就是兩個獨立的神經網路,最後再把兩個模型的結果平均 ...

#95. 華府智庫：CPTPP對台灣不只是貿易協議更攸關生存

文章說，當前台灣經濟蓬勃繁榮，但台灣或許發現其長期的經濟環境與其安全格局一樣充斥風險，而在新的區域貿易架構中，台灣將發現其越來越有被邊緣化的 ...

#96. 北大蔡一茂教授：解读AI芯片技术趋势，架构创新 - 36氪

新型存储器挑起AI芯片大梁，感存算一体成新趋势。

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