如何用进化方法优化大规模图像分类神经网络？
论文：图像分类器的大规模进化（Large-Scale Evolution of Image Classifiers）https://arxiv.org/pdf/1703.01041.pdf摘要：神经网络已被证明可以有效地解决难题，但它们的架构设计起来颇具挑战性，即便只是图像分类问题也如此。进化算法（evolutionary algorithms）提供了一种能够自动发现这类网络的技术。尽管其计算需....
使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt | 文末超大福利
视觉（vision）、自然语言处理（Nature Language Processing, NLP）、语音（Speech）是深度学习研究的三大方向。三大领域各自都诞生了若干经典的模块，用来建模该领域数据所蕴含的不同特性的模式。上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来写....
论文Express | 英伟达最新：多模态无监督图像迁移网络框架
不久前，文摘菌给大家分享了一篇Ian Goodfellow的论文，教大家如何把一张哈士奇的图像硬生生的AI成一只猫咪，论文的结果确实会让人傻傻分不清楚，点击这里查看相关内容。 然而，今天的这篇论文效果更棒！先上两张图片： 当你养了一只哈士奇觉得不过瘾的时候，你可以AI出四只小猫咪，让它们一起陪你玩耍。 用一张猫咪的图像生成老虎、狮子或者豹子等其他猫科动物的图像！ 用一张猫咪的图像生成小柯基、...
利用pytorch实现Fooling Images(添加特定噪声到原始图像,使神经网络误识别)
It suggests that it is the space, rather than the individual units, that contains the semantic information in the high layers of neural networks. 在深层的神经网络中，真正影响特征信息的，不是个体单元，而是空间信息。 we find th...
如此逼真的高清图像居然是端到端网络生成的？GANs 自叹不如 | ICCV 2017
雷锋网 AI 科技评论按：生成式对抗性网络 GANs 是近几年最热门的机器学习范式之一，它“图像生成效果好”和“训练困难、效果不稳定”的特点吸引了许许多多研究者付出精力进行 GANs 的研究。虽然它在大尺寸图像和图像逼真程度方面的表现仍然有限，但仍然是目前最好的图像生成范式。 所以当看到如此逼真的高分辨率生成图像的时候，我们几乎要以为这是 GANs 的新突破。虽然图中还有一些扭曲和不自然，但是.....
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