一文读懂深度学习模型近年来重要进展(附梳理图)
唐杰老师学生帮忙整理的Deep Learning模型最近若干年的重要进展。有4条脉络,整理很不错。分享一下。
track1 cv/tensor
1943年出现雏形,1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机,当时掀起一股热潮。后来Marvin Minsky(人工智能大师)和Seymour Papert发现感知机的缺陷:不能处理异或回路、计算能力不足以处理大型神经网络。停滞!
1986年hinton正式地提出反向传播训练MLP,尽管之前有人实际上这么做。
1979年,Fukushima 提出Neocognitron,有了卷积和池化的思想。
1998年,以Yann LeCun为首的研究人员实现了一个七层的卷积神经网络LeNet-5以识别手写数字。
后来svm兴起,这些方法没有很受重视。
2012年,Hinton组的AlexNet在Image
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子孙炎黄
黄河,是中国的母亲河 滋养了中华文明,今日游访黄河风景名胜区,探寻黄河的风采。 入口处严正以待 瀑布 广场主体为炎黄二帝雕像,较高的为炎帝,左(nan)侧(da)的为皇帝。 整个广场气势恢宏。 远处可以看到铁路桥 雕像后为山,爬山不易。能够在平原这个地方有这么一个比较高的山,证明了水流冲击的作用。 最高处为极目亭 极为险峻 曲径通幽 山上建有文化和地质博物馆,介绍黄土的组成和黄河的由来 yeah!现学现卖 历史以文化和化石的形式展现 黄河山路十八弯,毛爷爷说“要把黄河的事情办好” 炎黄 子孙, 子孙炎黄,传承历史,开拓创新。 (end) 来自为知笔记(Wiz) 目前方向:图像拼接融合、图像识别 联系方式:jsxyhelu@foxmail.com
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直播内容不合规怎么办?智能AI为您解决审核难题
背景 近些年来,视频直播快速发展,大量的直播平台如雨后春笋一般出现,但是这同样给直播内容的监管带来了巨大的挑战,一方面国家对于直播内容监管的要求日益严格,另一方面相对于文字内容的审核,多媒体内容的审核复杂度更高,资源耗费也更大技术门槛相对也较高,所以这逐渐成为制约直播服务健康发展的一个瓶颈,尤其是对于一些刚刚起步的中小直播平台。 对于内容审核,一些平台还是采用人肉审核的方法,雇佣大量的直播审核员,来从海量的直播视频中寻找那些不合规的视频,但是受限于人的精力,往往不能达到很好的效果,而且审核人员的紧缺薪水也响应的水涨船高。 幸好,人工智能的快速发展,给这个问题的解决带来的转机,人工智能审核+人工复审成为主流。 传统解决方案 有技术积累和人力的公司往往会自己组建自己的AI团队,根据自己的业务场景和海量的资源来训练自己的检测模型,这样优势是,能够
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