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【长期社招】【校招】阿里巴巴机器智能实验室(原idst)深度学习团队长期招聘

对于社招长期招聘P6~P7同学,对于校招要求是应届毕业生。团队积累了很厚实的技术能力以及前瞻性的算法研究基础。我们希望能够继续吸引到深度学习这方面的出色的人才加盟,能够负责深度学习最先进的技术研究和工程实现。团队的主要工作围绕着端上智能和云上输出为主,追求技术创新以及项目实际落地双重目标,因此我们开放深度学习多个方向的职位:1.图像识别:海量数据下的图像识别是机器学习与深度学习的一个经...

2018-08-03 22:03:08

走进生成对抗式网络(GAN)摘记

自从OpenAI的IanJ.Goodfellow大神发的开创性文章GAN以后,GAN的发展是膨胀式的,工业界的各个大牛也随之加入GAN蓬勃发展的大军中

2017-04-15 13:18:03

【内推】阿里集团2018届毕业生招聘

虽然已经毕业快三年了,每每想起自己当时找工作的经历,倍感内推的重要性。2018年毕业的童鞋看过来,今年阿里巴巴的应届生招聘已经启动,欢迎以下专业方向为语音、图像、视频、机器学习、自然语言处理等领域的优秀同学向我投递简历,邮箱sunbaigui85@126.com,手速一定要快,越晚机会越少。同时奉献上我之前找工作的两篇经验帖子:程序员找工作经验、北美求职之寻找内推资源。

2017-03-01 11:36:44

[CTR]CTR之fm以及ffm

在CTR中对ID特征vector化,然后求解最小loss一种常见的解决方案,如下收藏两个比较好用的方法,fm以及ffm。其中ffm在前两年的kaggleCTR相关比赛中,都能看到它的身影。

2016-07-28 16:21:57

[~ Tue, 26 July 2016] Deep Learning in arxiv

这里包括了深度学习相关的模型压缩、模型内置归一化、模型内置数据多样性、颜色补全、RGB着色、dssm、2D转3D

2016-07-26 15:30:30

[深度学习]暴走的残差深度学习网络家族!加深了网络还是隐式多网络叠加?

在2015年残差网络DeepResidualLearningforImageRecognition出来之后,2016年出现了大批量的达到与之相应效果的加深网络的方法。加深网络会带来如下三大类问题:1.后向传播梯度消失;2.前向传播信息量减少;3.训练时间加长。为了缓解以上三大类问题,2016上半年已经有各式各样的加深网络的方法,让我们来看下下面五篇文章,前四篇文章主要注重与如何去使用各种方法加深网络,最后一篇文章对最近出现的残差网络家族做了一个深入的分析与思考,指出残差与其说是加深网络不如说

2016-06-17 21:22:27

[caffe]深度学习之MSRA图像分类模型Deep Residual Network(深度残差网络)解读

MSRA的深度残差网络在2015年ImageNet和COCO如下共5个领域取得第一名:ImageNetrecognition,ImageNetdetection,ImageNetlocalization,COCOdetection,andCOCOsegmentation。文章:DeepResidualLearningforImageRecognition;代码:https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks

2016-03-16 17:55:22

深度学习之google deepmind的alphago AI人工智能算法技术演变历程

最近大家比较关心的围棋人机大战(googlealphago深度学习+蒙特卡洛搜索算法vs李世石)中,googledeepmind基于Nature2016文章的alphago算法在5局制的比赛中已经取得了3-1的成绩提前锁定了胜局。本文扒了一下googledeepmind在该领域的一些文章,揭示了googlealphago的算法技术演变历程。

2016-03-14 22:15:56

深度学习之图像分类模型inception v2、inception v3解读

inceptionv2与inceptionv3两种模型配置。Inceptionv3单模型达到了21.2%的top1错误率,多模型达到了17.3%的top1错误率

2016-03-05 10:30:21

[caffe]深度学习之图像分类模型Batch Normalization[BN-inception]解读

一、简介如果将googlenet称之为google家的inceptionv1的话,其BatchNormalization(http://arxiv.org/pdf/1502.03167v3.pdf)文章讲的就是BN-inceptionv1。它不是网络本身本质上的内容修改,而是为了将conv层的输出做normalization以使得下一层的更新能够更快,更准确。二、

2016-03-05 10:05:47

[caffe]深度学习之图像分类模型googlenet[inception v1]解读

googlenet和vgg是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是godeeper。跟vgg不同的是,googlenet做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但大小却比alexnet和vgg都小很多,差不多20m的样子。

2016-03-05 10:00:37

2016 IT 互联网 各大公司内推

2016IT互联网各大公司内推

2016-02-23 19:48:37

[Fri, 11 Dec 2015~ Fri, 25 Dec 2015] Deep Learning in arxiv

EmotionRecognitionintheWildviaConvolutionalNeuralNetworksandMappedBinaryPatternsCaffemodelzoo里的一个分享。Paper:http://www.openu.ac.il/home/hassner/projects/cnn_emotions/LeviHassnerICMI15.pdf

2015-12-28 19:03:23

[Tue, 1 Dec 2015 ~ Fri, 4 Dec 2015] Deep Learning in arxiv

AnalyzingClassifiers:FisherVectorsandDeepNeuralNetworksfv与dnn特征进行比较,得出的结论是fv比较偏向上下文信息,而dnn只比较关注物体本身信息。 TowardsDropoutTrainingforConvolutionalNeuralNetworks除了dropout神经元之外,是

2015-12-14 11:33:45

[Fri, 13 Nov 2015 ~ Mon, 23 Nov 2015] Deep Learning in arxiv

DEEPREINFORCEMENTLEARNINGINPARAMETERIZEDACTIONSPACEdqn在足球游戏中的研究代码:Completesourcecodeforouragentisavailableathttps://github.com/mhauskn/dqn-hfoandfortheRoboCup2Ddomainatht

2015-11-30 18:08:37

[Sep 2015 ~ Oct 2015] Deep Learning in arxiv

Scale-awareFastR-CNNforPedestrianDetectionAggregatingDeepConvolutionalFeaturesforImageRetrieval这种特征aggregate的方式,在几个数据集上有一定增长LearningMulti-DomainConvolutiona

2015-11-18 21:26:32

[Wed, 19 Aug 2015 ~ Tue, 25 Aug 2015] Deep Learning in arxiv

ParseNet:LookingWidertoSeeBettercode:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/fcn在SiftFlow差不多一个点增长,在PASCAL-Context差不多三个点的增长DeepWriterID:AnEnd-to-endOnlineText-independentWri

2015-09-12 15:08:24

[caffe]深度学习之CNN检测object detection方法摘要介绍

深度学习之CNN检测objectdetection领域算法发展的非常迅速;有overfeat,rcnn,spp,fastrcnn,fasterrcnn等

2015-08-17 17:44:39

[Tue, 11 Aug 2015 ~ Mon, 17 Aug 2015] Deep Learning in arxiv

FV+CNN;rerankformultipleIRresults;analysisofCNN

2015-08-17 11:43:45

[Tue, 21 Jul 2015 ~ Mon, 27 Jul 2015] Deep Learning in arxiv

全连接层压缩;李飞飞视觉QA系统;双向CNN;双流CNN(RGB+D)

2015-07-27 15:53:18

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