今天我们继续来讨论经典的深度学习模型在计算机视觉领域应用。今天和你分享的论文是《用于图像识别的深度残差学习》（Deep Residual Learning for Image Recognition）[1]。这篇论文获得了CVPR 2016的最佳论文...

在上第一期的分享中，我们通过一篇经典论文讲了AlexNet这个模型。可以说，这篇文章是深度学习在计算机视觉领域发挥作用的奠基之作。 AlexNet在2012年发表之后，研究界对这个模型做了很多改进工作，使得这个模型得到了不断优化，特别是在ImageN...

我们继续来讨论基于深度学习的计算机视觉技术。从今天开始，我们进入一个新的模块，我会结合几篇经典的论文，给你介绍几个专门为计算机视觉而提出来的深度学习模型。这些模型都在最近几年的深度学习发展中，起到了至关重要的作用。 我们这个系列要分享的第一篇论文题目...

在上一讲的分享里，我们聊了应用到图像上的一些最基本的深度学习模型，主要讨论了前馈神经网络和卷积神经网络的定义，以及它们在图像处理上的应用。 今天，我们从优化的角度来讨论，如何对深度学习模型进行训练。可以说，模型优化是成功利用深度学习模型的关键步骤。 ...

在上一期的介绍里，我们讨论了以深度学习为背景的计算机视觉技术，重点讲解了为什么需要深度学习，特别是从传统模型的眼光来看深度学习模型的特点。 今天，我们来聊一聊应用到图像上的一些最基本的深度学习模型。 前馈神经网络前馈神经网络（Feedforward ...

在最近几年的人工智能发展中，深度学习技术成为了一个强劲的推动力。对于计算机视觉来讲，深度学习在过去几年重新改写了这个领域的核心方法论。时至今日，深度学习已经深入到了计算机视觉技术的方方面面，成为解决各类视觉问题的有力工具。 从今天开始，我们将介绍一系...

在上一次的分享中，我们聊了计算机视觉的一些最基础的操作和任务，包括像素表达和过滤器这两个视觉问题。我们还简单介绍了边界探测这个任务，了解如何从计算机视觉的角度来对这个任务进行建模。 今天，我们来看计算机视觉基础问题中的另一个核心任务，那就是特征（Fe...

今天，我们来聊一聊计算机视觉的一些最基础的操作和任务，包括像素表达、过滤器和边界探测。基于这些内容，我们一起讨论利用计算机来处理视觉问题的核心思路。很多时候，越是基础的内容就越重要，因为只有掌握了基础的思路，我们才能在今后复杂的任务中灵活应用。 像素...

在之前的一系列分享中，我们详细讲解了人工智能核心技术中的搜索、推荐系统、计算广告以及自然语言处理和文本处理技术。从今天开始，我们来分享专栏里人工智能核心技术模块的最后一部分内容：计算机视觉技术。 可以说，计算机视觉技术是人工智能技术的核心方向，特别是...

在文本“情感分析”（Sentiment Analysis）这个领域，我们首先介绍了最基础的文档情感分类这个问题。在绝大多数情况下，这是一个监督学习的问题。当然，我们也可以通过建立情感词库来进行简单的非监督学习的步骤。紧接着，我们讨论了文本情感分析中的...