卷积

畅游人工智能之海--Keras教程之循环神经网络（三） 畅游人工智能之海--Keras教程之循环神经网络（三） | LSTM 如果用一句话总结LSTM的作用，它可以用来处理时序数据；如果用一句话总结卷积的作用，它用来处理空间数据。那如果是音频呢，图片随着时间变化，那我们就会想基于卷积和LSTM的结合来解决这个问题。 在处理图像时，我们通常先将数据处理成一维向量，这个过程一般通过卷积来完成，在得到了图像的一维卷积之后，我们就可以将数据接在LSTM上了

近年来包括股票交易数据在内的大量数据的涌现对于大数据分析提出了越来越多的需求，而在大数据分析中广泛使用的各种学习技术中，深度学习技术由于其出色的预测能力脱颖而出。本文着重对于当前流行和常用于时间序列预测的深度学习框架进行了综述，着重从深度前馈神经网络、循环神经网络以及卷积神经网络三个大类对于深度学习框架进行了介绍和分析，并且介绍了循环神经网络和卷积神经网络的大量变体网络类型。 对于深度学习网络在实践过程中可能遇到的问题，本文从框架实现、超参优化、硬件性能三个角度着重分析了工程实践过程中可能遇到的典型问题并给出了详细的分析与建议

两个算法都是稳定排序，传入的iterator类型不一样。有什么特殊说法吗？两个得到的结果一样！ 一个是merge，一个是sort。这个我当然明白，还是没说到重点

14.8. 来自Transformers的双向编码器表示（BERT） 近年来，深度学习一直是提高计算机视觉系统性能的变革力量。 无论是医疗诊断、自动驾驶，还是智能滤波器、摄像头监控，许多计算机视觉领域的应用都与我们当前和未来的生活密切相关。 可以说，最先进的计算机视觉应用与深度学习几乎是不可分割的

信息工程学院19软嵌1和19电信班学生包季楠、王纪阳、张炜琼设计开发的《基于卷积神经网络的提示性AI漫画上色系统》在2021年（第14届）中国大学生计算机设计大赛中获国赛二等奖。 “中国大学生计算机设计大赛”是我校认定的Ⅰ级学科竞赛，今年，共有800多所院校组织了10万余件作品参赛。经过全国各省级赛区的选拔推荐入围国赛作品5600余件

KDD会议全称是 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ，是数据挖掘领域公认的具有最高学术地位的国际性学术会议，CCF推荐的A类会议。此次会议长文投稿量为约1200篇，Oral录用约110篇，录用率约为 9%，会议将于2019年8月在美国阿拉斯加召开。接收论文概要信息如下

狭义的人脸识别简单的来说是通过人脸进行身份确认或身份查找的技术或系统。它是需要先采用人脸检测和特征定位对所有人脸进行对齐，然后裁剪出眉眼鼻嘴形成的核心人脸区域，再提取人脸特征进行存储或与已知人脸的特征进行比对的过程。 狭义的人脸识别的核心技术是“如何提取具有区分能力的特征”，可采用深度卷积神经网络进行特征学习，这是人脸识别领域的标准技术

这个项目主要涉及到两个网络，其中卷积神经网络用来提取图片表达的情绪，提取出一个二维向量。 词向量采用预训练的glove模型，d=50，其他信息包括了图片的“空旷程度”、亮度、对比度等信息，用来更好地描述图片特征。 对于图中的卷积神经网络，需要讲解的地方是：卷积核是一个一维卷积核，每一层卷积层之后都连接了池化层，做的是最大值池化，每一层之间有固定的dropout层，最后输出的向量与我们预先设定的label进行计算，损失函数定义为 式中使用了交叉熵和L2范数避免可能出现的过拟合，在实际训练中我们将会增减神经网络的层数，调整相应的超参数

4月29日下午，应数学与计算机科学学院邀请，日本神奈川大学张善俊教授来我校讲学，为师生作题为“AI与计算机视觉”的专题讲座。 张善俊教结合计算机和人工智能AI的发展历史及演变进程，详细阐述了卷积神经网络技术在相关领域的应用及优势以及如何利用深度学习方法来进行图像去噪、图像补全等方面的处理技术。讲座中张教授通过互动与现场师生们交流了如何利用小波变换方法对图像进行学习，图像数据集的来源，利用图像反转、压缩等技术得到的图像集是否可靠等人工智能与图像处理方面的前沿研究知识及问题

全新中译改版的新书，内容虽以前一版为基础，但修正幅度之大几乎已接近为一本全新书籍的程度。各章题材选择比起前一版更佳，过时不适当的题材已被删除或修正。不但如此还加入了更新或更实用的内容，像是深度神经网络与卷积神经网络…等产业与学界最新且最热门的课题