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AOGNet：基于深度 AND-OR 語法網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法 | PaperDaily #28

從算法的層面上出發(fā)研究如何處理模型規(guī)模的繼續(xù)增長

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的概念、原理和應(yīng)用

自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）：一種能自主設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索：優(yōu)化深度學(xué)習(xí)的探索之旅

Auto ML和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的搜索

基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)框架研究

人工智能的10個(gè)真面目（首次披露）

為什么AI無法解決一般智能問題？

深度 | 從算法、硬件到研究社區(qū)，全面回顧2016年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域主要進(jìn)展

【完結(jié)】總結(jié)12大CNN主流模型架構(gòu)設(shè)計(jì)思想

19個(gè)神經(jīng)元控制自動(dòng)駕駛汽車，MIT等蟲腦啟發(fā)新研究登Nature子刊

精度、效率兩難全，NAS 如何為自身找到最優(yōu)解？

深度學(xué)習(xí)與電力智能化的思考

助力AI騰飛，深度學(xué)習(xí)走向何方？

?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突變自動(dòng)選擇AI優(yōu)化算法，速度提升50000倍

【前沿】人工智能、深度學(xué)習(xí)和影像組學(xué)在核醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用

關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet的探討

單目標(biāo)與多目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索算法的對(duì)比

博客 | 閑話神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

清華大學(xué)出品：罰梯度范數(shù)提高深度學(xué)習(xí)模型泛化性

干貨|深度學(xué)習(xí)中的正則化技術(shù)概述（附Python keras實(shí)現(xiàn)代碼）

【AI不惑境】AutoML在深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化中有哪些用處？

ACL 2020 | 玩轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索？你需要更大的搜索空間