【Hinton实验室探访】Capsule后最新研究，用软决策树更好理解DNN分类-低调大师

【Hinton实验室探访】Capsule后最新研究，用软决策树更好理解DNN分类

2017-11-28 549

2012年，Geoffrey Hinton改变了机器“看”世界的方式。

Hinton和他的两名学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever一起，发表论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》，提出了深度卷积神经网络模型AlexNet，在当年的ImageNet大规模图像识别竞赛中获得冠军，将Top-1和Top-5误差分别降到了37.5%和17.0%，比此前的技术要好很多很多。后来Hinton加入谷歌大脑，AlexNet成为图像识别中最经典的模型之一，在产业界也得到普遍应用。

用Capsule Network克服传统CNN缺陷，让机器拥有人类的3D视觉

2017年，Hinton跟他在谷歌大脑两个同事Sara Sabour和Nich

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人工智能全景产业链助推机器视觉快速重构

从整个机器视觉的领域来讲，它是处在快速的重构期，通过市场分析来看，机器视觉并不是特别新兴的领域，这从最早图像处理衍生到现在，市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕，他们最开始不是做机器视觉、人脸识别起家的，在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。现在很多业界人士都对强人工智能和弱人工智能有很清晰的定义，其实强的人工智能还是存在比较遥远的探索阶段，它是关于自我意识方面比较深层次的探索, 我们关注最多的是弱的人工智能。整个人工智能产业链进行详细分析。整个产业链定位分为三个层次：第一是最下层的基础设施层，很多的机器视觉，包括语音识别需要很多的算法、硬件计算平台和一些软件的开发平台，还有刚才说的图像库资源，包括语音识别库资源，都是有基础设施层的布局。第二个是技术研发层面，涵盖了包括机器学习、语音识别和机器视觉，还有智能机器人等三到四个重要的纬度，其中汉柏科技，在机器视觉领域做得就非常出色。第三个是应用层，在人工智能产业行业应用最主要几个应用领域中，机器视觉的应用领域非常深、非常多，从整个产业链的全景图来讲，中国的人工智能产业处在快速的生态的构建期。通过对产业全...

2017-11-29

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送你6份最新开源代码！含NLP、ML、计算机视觉方向（附代码&论文）

自然语言处理 DuReader: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset from Real-world Applications@zhangjun 推荐Machine Reading Comprehension 大型中文阅读理解数据集，工作来自百度。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1137代码链接https://github.com/baidu/DuReader TransNets - Learning to Transform for Recommendation@ccclyu 推荐Transfer Learning 引入了迁移学习的隐含表示层来减少 test dataset 的稀疏性。论文链接https://www.paperw

2017-11-30

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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。

Apache Tomcat

Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

Eclipse

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。