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Top100论文导读:深入理解卷积神经网络CNN(Part Ⅱ)

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer:morning paper编辑、Accel Partners投资合伙人、SpringSource首席技术官、VMware技术总监。 领英:http://www.linkedin.com/in/adriancolyer/ Twitter:https://twitter.com/adriancolyer 这篇文章介绍“top100深度学习论文”列表中卷积神经网络的第二部分,PartⅠ的内容可以在此查看。本篇主要介绍以下几篇论文: Return of the devil in the details: delving deep into convolutional nets,Chatfield,2014.Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition,He,2014.Very deep convolutional networks for largescale image...

DARPA 开发用于自然语言处理的深度学习项目

美国国防部高级研究计划局(DARPA)正在开发能够更好理解人类语言的深度学习技术,可以自动向情报分析人员汇报有用信息。提到人工智能和自然语言处理,人们会想到谷歌、微软和雅虎等公司,却忽略了另外一条技术鲶鱼——DARPA。后者目前正在开发的一个“文本深度发掘与过滤”项目(DEFT),能够分析人类自身难以胜任的超大规模文本处理工作。 从DARPA的官网我们了解到这个项目启动与2012年中,至今已经开展了四年半时间,以下是DARPA官网对DEFT项目的介绍: 自动化的深度自然语言处理(NLP)技术是高效处理文本信息并理解文本之间隐含关联的有效解决途径。DARPA启动DEFT项目的目的是为了驾驭 NLP的威力。类似NLP的复杂人工智能技术,可以大幅提高国防分析师调查和处理文档的效率,从而发现一些隐秘的,可以指导行动的有用信息。换而言之,DEF

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