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）

2018-03-18 621

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

2018-03-19

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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...

2018-03-19

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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。

Nacos

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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。