自从Alex net在2012年ImageNet挑战赛中获胜后，卷积神经网络就在计算机视觉领域中无处不在。它们甚至在自然语言处理中也有应用，目前最先进的模型使用卷积运算来保留上下文并提供更好的预测。然而，与其他神经网络一样，设计...

编者按：轻量级卷积神经网络能够在较低的计算预算下运行，却也牺牲了模型性能和表达能力。对此，微软 AI 认知服务团队提出了动态卷积，与传统的静态卷积（每层单个卷积核）相比，根据注意力动态叠加多个卷积核不仅显著提升了表达能...

本文介绍的是ICML 2020 论文《Channel Equilibrium Networks for Learning Deep Representation》，论文作者来自香港大学罗平组。

卷积神经网络（或简称CNN）是提取“可学习特征”的常用方法。CNN在深度学习和神经网络的发展与普及中发挥了重要作用。

卷积神经网络CNN是深度学习中的基础知识。本文对CNN的基础原理及常见的CNN网络进行了详细解读，并介绍了Pytorch构建深度网络的流程。最后，以阿里天池零基础入门CV赛事为学习实践，对Pytorch构建CNN模型进行实现。...

业内顶尖人工智能专家推荐哪些研究文章？找出具体文章以及原因，然后一定要把每一篇都加入到阅读清单中去。

江山代有才人出，各领风骚数百年。但在计算机科学领域，风骚数十年都非常难。卷积神经网络在短短三十多年里，几起几落。别看它现在依然如日冲天，要知道，浪潮之巅的下一步，就是衰落。而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以...

Caffe 的视觉层一般采用 images 作为输入，输出另一种 images. 也可以是其它类型的数据和维度.

卷积神经网络在 20 世纪 90 年代就已经被广泛应用，但深度学习卷土重来的第一功臣非卷积神经网络莫属，原因之一就是卷积神经网络是非常适合计算机视觉应用的模型。...

强化学习逐渐引起公众的注意要归功于谷歌的DeepMind公司。DeepMind公司最初是由Demis Hassabis, Shane Legg和Mustafa Suleyman于2010年创立的。创始人Hassabis有三重身份：游戏开发者，神经科学家以及人工智能创业者。Ha...