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在卷積神經網絡這個產品中，有15篇Facebook貼文，粉絲數超過3萬的網紅AppWorks，也在其Facebook貼文中提到， 到底是鴨還是兔？自從 1892 年這張圖首次出現在一本德國雜誌上之後，就一直持續引發爭議。有些人只能看到一隻兔子，有些人只能看到一隻鴨子，有些人兩個都能看出來。 上週有位學者運用 Google AI 來進行判斷，AI 認為 78% 的概率是一隻鳥，68% 的概率是一隻鴨子。然而，隨著角度的旋轉...

卷積神經網絡 在 AppWorks Facebook 八卦

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2019-03-12 15:04:25 有 51 人按讚
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到底是鴨還是兔？自從 1892 年這張圖首次出現在一本德國雜誌上之後，就一直持續引發爭議。有些人只能看到一隻兔子，有些人只能看到一隻鴨子，有些人兩個都能看出來。

上週有位學者運用 Google AI 來進行判斷，AI 認為 78% 的概率是一隻鳥，68% 的概率是一隻鴨子。然而，隨著角度的旋轉，AI 判斷為鴨子或是兔子的機率會跟著改變，甚至變成兩者都不是。

這是傳統的卷積神經網絡 CNN 架構中的弊端，就是缺乏可用的空間信息。拿臉部辨識來說，人類在識別影象的時候，是遵照樹形的方式，由上而下展開式的；而CNN則是通過一層層的過濾，將資訊一步步由下而上的進行抽象，不會注意子結構之間的關係。因此，人類可以識別出五官有些錯位的人臉，但 CNN 就不能。

去年 Geoffrey Hitton 提出了一種「膠囊網絡」（Capsule Networks）的概念可能可以解決這項問題，簡單來說，就是讓神經元的輸出從一個標量變成了一組向量，這樣圖形在旋轉的時候也不會影響到 AI 的判斷。膠囊網絡仍在非常早期的研究階段，但接下來的發展指日可待。

By Sandi Wu, AppWorks Analyst

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卷積神經網絡 在 工研院巨量資訊科技中心 - ITRI Facebook 八卦

工研院巨量資訊科技中心 - ITRI By 工研院巨量資訊科技中心 - ITRI

2015-02-26 23:57:21 有 46 人按讚
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當前人工智能之所以引起大家的興奮，在很大程度上是源於「卷積神經網絡」的研究進展。這項機器學習技術為計算機視覺、語音識別和自然語言處理帶來了巨大的、激動人心的進步。你可能已經聽過它另一個更加通俗友好的名字——深度學習。

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工研院巨量資訊科技中心 - ITRI

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巨量資料已成為全球資訊及服務的新趨勢，資產價值從過去有形轉變至無形，「資料」儼然成為企業最重要的資產之一，「資料」將成為資訊經濟時代的新石油。面對全球化的國際競爭，巨量資料分析將對未來我國產業產生優化，台灣長期以硬體組裝與生產為主，巨量資料分析技術將可強化我國在製造業，以及服務業的競爭力。 巨資中心的成立任務有二，其一是建立智慧分析技術，協助資訊軟體業建立知識經濟核心能力；其二，是切入智慧分析應用，協助相關產業提昇生產力、創造新商機。巨資中心執行的策略將是善用工研院跨領域整合之優勢，選擇台灣具獨特優勢之應用領域切入；並結合Social, Local, Mobile、智慧聯網 （Internet of Things；IOT）、開放源碼（Open Source）、開放資料（Open Data）等重要趨勢，與國內外產學研合作，加速帶動技術與產業的發展。 巨資中心技術核心能量將涵蓋跨領域的需求，提供產業所需的智慧分析與機器學習演算法等核心技術，建構巨量資料及開放資料分析應用所需之運算平台，以巨量資料之創新應用情境來進行服務設計與商業模式，提供全方位的巨量資料解決方案。
巨量資料的智慧分析，透過跨領域應用，提供全方位的應用與服務解決方案。
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卷積神經網絡 在 孫弘岳-人力資源管理的世界 Facebook 八卦

孫弘岳-人力資源管理的世界 By 孫弘岳-人力資源管理的世界

2018-10-17 17:49:51 有 36 人按讚
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AI面試官 在台灣亮相

https://www.1111.com.tw/news/newns_con.asp?ano=116341

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孫弘岳-人力資源管理的世界

About author
1.國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系優聘助理教授，研究領域著重在機器學習、社群網路、性格運算、電腦視覺等在人力資源領域的應用。並榮獲國立臺灣師範大學新聘人才獎勵，以及優聘教授資格。同時在香港大學與台北科技大學EMBA兼任數位人資課程。 2. 擔任科技部人工智慧(AI)面試與行為研究計畫主持人，並擔任多項人力資源科技HR-Tech產學合作主持人。 3. 具備跨國人力資源規劃與行政管理經驗，包括中國、越南、香港、美國、及其他東南亞國家。多次成功協助公司進行變革並打造全新的人力資源運作體系與雇主品牌，榮獲各式獎項與認證。成功領導專案團隊完成大型金融機構併購之相關人力資源流程與制度整合；曾提名入圍2011年美國Human Resource Executive雜誌，全球最佳人力資源主管選拔； 4. 亞洲首位通過美國HRCI人力資源認證協會aPHRi/GPHR/PHRi/SPHR/SPHRi證照測驗合格，並取得美國管理會計師(CMA)與國際專案管理師(PMP)資格； 5. 擔任多家100大企業顧問，協助輔導數位轉型，教授AI面試、人資數據分析及人力資源的科技應用。在資策會、人工智慧學校、緯育TibaMe開設相關課程。 6. 擔任美商Oracle甲骨文系統商，擔任台灣區人力資源解決方案用戶的會長。曾在美國人才發展協會(ATD)亞太區研討會以及美商Mercer大會，擔任主講，分享人力資源與科技應用議題。 7. 定期接受媒體專訪或提供專欄意見，包括天下Cheers雜誌、數位能力雜誌、經理人雜誌、能力雜誌、遠流、今周刊、大是文化、1111人力銀行數位報等，分享人力資源科技使用與教育的議題。
這裡是探討新科技對勞動市場與人力資源管理影響的專頁，只會用簡單的白話文來分享技術。版主目前在臺灣師範大學專任教職，主持科技部HR-AI研究計畫。
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在“卷积神经网络”一章中我们探究了如何使用二维卷积神经网络来处理二维图像数据。在之前的语言模型和文本分类任务中，我们将文本数据看作只有一个维度的时间序列，并很自然 ...

#72. 一文带你了解卷积神经网络CNN的发展史 - 机器之心

卷积 神经网络 的发展，最早可以追溯到1962年，Hubel和Wiesel对猫大脑中的视觉系统的研究。 ... 20世纪60年代初，David Hubel和Torsten Wiesel从约翰霍普金 ...

#73. 【可视化】卷积神经网络（CNN）从卷积层到池化层的全过程

#74. 卷积神经网络研究综述

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)提供了一种端到端的学习模型，模型中的参数可以通过传统的梯度下降方法进行训练，经过训练的卷积神经网络能够学习到图像 ...

#75. 實現低延遲高效運算專用神經網路大增推論效率 - 新通訊

事實上，開發專用的「運算高效型」神經網路模型能提供大量優勢。 ... MobileNet網路採用的重大創新之一是深度可分卷積。在經典卷積中，每個輸入通道對 ...

#76. 倒傳遞類神經網路(neural network backpropagation) 筆記@ 我 ...

code{white-space: pre;} 類神經網路筆記小編看了很多的書籍介紹類神經的，發現這本講的最淺顯易懂而且還附有程式碼，我認為電腦科學與其他物理學、 ...

#77. 基于卷积神经网络的图像去雾效果评价 - 教育论文网

基于卷积神经网络的图像去雾效果评价. 论文目录. 摘要, 第1-5页. abstract, 第5-9页. 1 绪论, 第9-16页. 1.1 研究背景及意义, 第9-10页. 1.2 国内外研究现状 ...

#78. 基于无监督学习视觉特征的深度聚类方法

为进一步提高特征表示能力，ASCAE方法的网络采用变步长的卷积层和全连接的 ... 相较于深度卷积生成对抗网络而言，自编码器和卷积神经网络在无监督聚类 ...

#79. 原创Apache TVM或将改变神经网络的训练方式 - 手机搜狐网

但在未来的道路上，TVM将扩展到训练，这是开发神经网络的一个过程。 ... 开源的机器学习库）形式，研究神经网络中的计算操作，例如卷积和其他转换，并 ...

#80. Apache TVM或将改变神经网络的训练方式 - 网易

“这里的关键是充分利用每一块硬件。这就意味着要将机器代码专用于特定硬件目标上该特定机器学习模型的特定参数”。典型卷积神经网络中 ...

#81. 简单的ConvMixer 会给CV 带来新范式吗？ - 技术圈

1Patch 就够了？近年来，卷积神经网络一直是视觉任务的主要架构，但最近的实验表明，基于Transformer 的模型，尤其是Vision T.

#82. 深度學習黑魔法改變人類科技未來 - 四季線上

類神經網路中，常被用來做影像辨識的是「卷積神經網路」CNN，它像捲軸會逐個像素計算乘積，訊息層層傳遞，過程中會過濾掉不必要的訊息，只保留最相關 ...

#83. Matlab trainingoptionst - Centro Náutico Capixaba

这个例子展示了如何微调一个预先训练的AlexNet卷积神经网络来对一个新的图像集合进行分类. The specific arguments we will use are shown below. classification data ...

#84. VALSE 论文速览第28期：基于混合神经网络的事件场合成孔径 ...

我们提出的算法主要包含事件重聚焦和图像重建两个步骤。首先通过事件重聚焦将多视角下拍摄得到的目标信息对齐，随后构建包含脉冲神经网络与卷积神经网络的 ...

#85. Kaggle Rnn

Browse The Most Popular 141 Python Machine Learning Rnn Open Source Projects. 1、卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层2、卷积神经 ...

#86. 论文翻译：2020_Densely connected neural network ... - ICode9

提出了模型和损失函数 论文名称：扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强论文代码：https://github.com/ashutosh620/DDAEC引用：PandeyA ...

#87. 【TensorFlow学习笔记：神经网络优化(6讲)】 - 古月居

神经网络 最初兴起的时候，sigmoid函数作为激活函数用的很多，但是近年来用sigmoid函数的网络已经很少了。 因为，深层神经网络更新参数时，需要从输出层到 ...

#88. AI嵌入式系统：算法优化与实现 - 新书

... 基于向量量化的近似矩阵乘法 1946.7 小结 202参考文献 203第7章神经网络的实现与优化 2047.1 神经网络基本运算及软件实现 2057.1.1 全连接层运算 2057.1.2 卷积层 ...

#89. Cnn lstm matlab

第一个尝试的模型是CNN-LSTM 模型，我们的CNN-LSTM 模型结合由初始的卷积层组成，这将接收word ... 代码放在github Oct 12, 2016 · CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经 ...

#90. 基于静态随机存取存储器的存内计算研究进展

与AI相关的算法，如深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)等需要进行大量的数据处理。

#91. Eyeriss v2 githubt - carbotron.net

... Devices摘要深度神经网络（deep neural network，DNN）发展的一个最新趋势是将 ... 2020 · 关于Eyeriss项目的介绍性文档，内容包括介绍卷积神经网络，介绍Eyeriss ...

#92. McGillu0026微软将卷积操作加入到Transformer中 - 今日热点

尽管视觉Transformer在大规模数据集上取得了成功，但在对少量数据进行训练时，其性能仍低于卷积神经网络（CNN）。一个原因可能是ViT缺乏CNN结构固有的某些 ...

#93. 论文解读丨无参数的注意力模块SimAm - 文章整合

摘要： 本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块。 本文分享自华为云社区《 论文解读系列三十：无参数的注意力模块SimA.

#94. 热门的深度学习框架有哪些? - 开课吧广场

其特点是速度快，可转性，适用于卷积神经网络建模。Caffe每天只需要一个NVIDIAK40GPU就能处理超过六千万的图像，其中1毫秒/图像用于推理，4毫秒/图像 ...

#95. 重新做人李JOJO - 课程图谱- 在线课程点评- 公开课推荐

这个系列包含5门子课程，涵盖神经网络与深度学习，调参优化，机器学习项目架构，卷积神经网络和递归神经网络，感兴趣的同学可以关注：Deep Learning ...