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SSD（Single Shot Detection）是一个流行且强大的目标检测网络，网络结构包含了基础网络（Base Network），辅助卷积层（Auxiliary Convolutions）和预测卷积层（Predicton Convolutions）。本文包含了以下几个部分：（1）理解SSD网络算法所需要理解..
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。 本篇介绍自然语言处理中一种非常重要的任务：命名实体识别。因为最常见的是Bilstm+CRF模..
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 上一期我们介绍了NER的基本概念，大致介绍了NER常用的模型。本期我们详细介绍目前NER最常..
有三AI知识星球的"网络结构"板块已经正式升级为“网络结构1000变”，顾名思义，就是要更新1000+网络结构解读，同时该板块还有以下变化。 更新频率由一天一篇提升为一天两篇，预计年内将有500+网络结构解读文章。即将增加分割，检测，跟踪，GAN等各..
随着 iPhone X 的发布，Face ID 人脸识别技术开始进入人们的日常生活中，当我们拿起手机并看着它的时候就可以实现手机解锁的功能。而人脸识别中的关键技术就是卷积神经网络。近日，在雷锋网 AI 研习社公开课上，法国蒙彼利埃大学孙启超就讲述了卷积..
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述：人工智能的基础原理、发展历程、当前应用成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径以及求职、面试的全过程神经网络的起源现在的深度学习就是利用深度神经网络来进行模型训练。深度神..
此文之目的，不在其他，而在加深个人对AlexNet之印象。AlexNet来自论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。论文作者有Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E. Hinton。有兴趣可查阅原文。 A..
默认步长为一得情况下 卷积后图像边长=（n+2p-k）+1 n 原图像边长 p 填充大小 k 卷积核大小 有时我们需要卷积操作后图像大小不变，所以需要 n=（n+2p-k）+1 也就是说 2p-k+1=0 k=2p+1 k为奇数 也就是说我们使用 （2p+1）*（2p+1）的卷积核..
摘要：本文研究了两个解码器（CTC[1]和 Transformer[2]）和三个编码器模块（双向LSTM[3]、Self-Attention[4]和GRCL[5])，通过大量实验在广泛使用的场景和手写文本公共数据集上比较准确性和性能。本文分享自华为云社区《论文解读二十七：文..
摘要：CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台，通过深耕先进的模型压缩技术，聚力打造AMCT模型压缩工具，在保证模型精度前提下，不遗余力地降低模型的存储空间和计算量。随着深度学习的发展，推理模型巨大的参数量和计算量，需要耗费越来越多的硬..
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