理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文（下）-低调大师

理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文（下）

2018-03-18 606 89

手把手教你理解卷积神经网络(二)

继“理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文（上）”文章，本文继续介绍过去五年内发表的一些重要论文，并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展，论文6—9则是其他网络架构的论文。点击原文即可查看更详细的内容。

5.Microsoft ResNet（2015）

现在，将一个深度卷积神经网络的层数增加一倍，再增加几层，也仍然不可能达到2015年微软亚洲研究院提出的ResNet架构的深度。ResNet是一种新的包含152层的网络架构，它使用一个特殊的结构记录分类、检测和定位。除了在层数方面进行创新外，ResNet还赢得了2015年ImageNet大规模视觉识别挑战赛的冠军，误差率低达3.6％（在现有的技术水平上，误差率通常在5-10％）

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手把手教你理解卷积神经网络(一) 手把手教你理解卷积神经网络(二) 本文将介绍过去五年内发表的一些重要论文，并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展，论文6—9则是其他网络架构的论文。点击原文即可查看更详细的内容。 1.AlexNet（2012） AlexNet是卷积神经网络架构的起源（尽管可能会有人认为，1998年Yann LeCun发表的论文才是真正的开创性出版物）。这篇名为“基于深度卷积网络ImageNet分类”的论文总共被引用6,184次，被公认为是该领域最具影响力的论文之一。在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中，Alex Krizhevsky等人创建的“大而深的卷积神经网络”取得了大赛冠军——将分类误差从26％降至15％，这是一个惊人的改进，几乎让所有的计算机视觉社区为之震

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微软首发新型云服务ACI，与容器有关！

最近，微软推出在云中更易运行容器的解决方案——ACI。ACI(即Azure Container Instances)是一种新的Azure服务，允许开发人员在几秒钟内启动，无需任何管理虚拟机或容器编排工具的帮助。 Containers从根本上改变了编程人员开发、部署应用程序的方式以及管理系统环境的方式，为程序员提供广泛接受和开放的标准，实现平台与云之间的简单可移植性。ACI可能即将成为在云中运行容器最快、最简单的方法。微软还发布了ACI Connector for Kubernetes。它是用于部署Kubernetes集群到ACI的一个开源连接器。该服务工具也作为Linux容器的公共预览版本。此外，微软也计划很快实现Windows容器支持。该技术能够按时按需的进行容器计算，不需要VM基础设施管理，同时利用便携式的Kubernetes API。允许在同一K8s集群中同时使用VM和容器实例，给用户两种优质选择。ACI可用于快速缩放，而VM可用于预测缩放。工作负载可以在这些基础架构模型之间来回迁移。为实现加大容器投资和参与度的目标，微软还加入了云计算基金会，并推出了Helm，Draft和...

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Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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