CVPR2017精彩论文解读：效果更显著的模型压缩算法和泛化优化算法-低调大师

CVPR2017精彩论文解读：效果更显著的模型压缩算法和泛化优化算法

2017-07-31 494

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是优必选悉尼AI研究院对其入选CVPR 2017的两篇论文《基于低秩稀疏分解的深度模型压缩算法》和《利用奇异值界定提升深度神经网络训练效果和识别精度》进行的解读，除此之外他们还对会上Workshop竞赛的进行了相关介绍。

基于低秩稀疏分解的深度模型压缩算法——On Compressing Deep Models by Low Rank and Sparse Decomposition

深度学习极大地促进了人工智能的发展，同时也带来了新的挑战：深度神经网络往往需要消耗巨大的存储和计算资源。这极大地限制了深度学习在计算能力有限的平台（如移动手机）上的应用。深度模型压缩旨在挖掘并去除深度神经网络中参数和特征的冗余信息，从而达到减

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Python语言下的机器学习库

Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。当然，它也有些缺点;其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维(unix-minded)的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。这篇文章的目的就是列举并描述Python可用的最有用的机器学习工具和库。这个列表中，我们不要求这些库是用Python写的，只要有Python接口就够了。我们在最后也有一小节关于深度学习(Deep Learning)的内容，因为它最近也吸引了相当多的关注。我们的目的不是列出Python中所有机器学习库(搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI)返回了139个结果)，而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。另外，尽管有些模块可以用于多种机器学习任务，我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如，虽然S...

2017-08-01

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人工智能领域的创业浪潮中，计算机视觉技术（CV）可以说是一个较为火热的方向，呈遍地开花之势。在这片江湖中，有四家公司特别突出，有CV领域的“一桶筐汤”之称，可以看成是具有巨大潜力的“四小龙”。其中，“汤”在这里指的就是创建于2014年的商汤科技开发有限公司。其他三家“一”指创立于2016年的依图科技。“桶”指的是2014年的“格灵深瞳”，“筐”指的是成立于2016年的旷世科技（Face++）。这四家公司最新公布的融资都都超过了数千万美元，其中有两家融资额超过1亿美元，有公司已经走到C轮。 2017年1月，新智元启动“寻找AI独角兽”创业大赛，比赛评出了2016年的年度创业家，凭借2016年在融资、技术和商业化应用上的亮眼表现，商汤科技CEO 徐立获得专家评审的一致赞赏，高票当选。在即将于2017年3月27日举办的“2017新智

2017-08-01

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。