Deep Learning for Computer Vision (Andrej Karpathy, OpenAI)

最新推荐文章于 2025-08-04 23:29:21 发布
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Andrej Karpathy的AI演讲内容
AI天才研究院
12-02 1110
《Andrej Karpathy的AI演讲内容》 关键词：人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、应用与实践、演讲内容分析 摘要：本文将深入分析AI
Andrej Karpathy：人工智能的未来革命
AI天才研究院
10-13 993
《Andrej Karpathy：人工智能的未来革命》 关键词：人工智能、深度学习、未来技术革命、社会影响、伦理挑战 摘要： 本文深入探讨了人工智能专家Andrej Karpathy的著作《人工智能的未来革命》的核心观点。文章首先介绍了作者及其著作的背景，接着详细梳理了人工智能的技术演进，分析了
深度学习讲座笔记：Deep Learning for Computer Vision - Andrej Karpathy at Bay Area Deep Learning School
LL的博客
09-26 2577
Andrej Karpathy这次演讲是Day 1 的第2个演讲，题为深度学习在图像处理方面的应用，阐述了卷积神经网络架构的设计，以及ILSVR历年竞赛的情况以及最近在图像处理这方面的进展，并且给出了一些如何开展这方面研究工作的实用建议。
【第一周学习笔记】零基础学习斯坦福大学CS231n（Deep Learning for Computer Vision）
leodyfang的博客
08-04 462
【在职博士28天速成计划】本文记录了一位在职人员为准备计算机博士学习研究而制定的28天学习计划的第一周。
《Deep Learning for Computer Vision withPython》阅读笔记-StarterBundle(第8 - 9章)
weixin_43749999的博客
02-03 482
从本章开始将仅记录书中的重点内容翻译并记录，供日后复习使用 8. 参数化学习 本章的大部分灵感来自Andrej Karpathy在斯坦福cs231n课堂中出色的线性分类注释[74]。非常感谢卡帕西和其他的cs231n助教把这些可访问的笔记放在一起。 8.1线性分类简介 8.1.1参数化学习的四个组成部分 简单地说:参数化是定义给定模型的必要参数的过程。在机器学习的任务中，参数化涉及到根据四个关键组件定义问题:数据、评分函数、损失函数、权重和偏差。我们将在下面逐一回顾。 数据
Deep Learning in Computer Vision
qq_26499769的博客
12-19 1023
Topics in Computer Vision (CSC2523): Deep Learning in Computer Vision Winter 2016 In recent years, Deep Learning has become a dominant Machine Learning tool for a wide variety of doma
Andrej Karpathy：人工智能的未来发展挑战
AI天才研究院
12-02 1604
《Andrej Karpathy：人工智能的未来发展挑战》 关键词：(1) 人工智能，(2) 发展挑战，(3) 数据隐私，(4) 伦理道德，(5) 可持续发展，(6) 技术创新，(7)
Andrej Karpathy: 软件 2.0 —— 软件（1.0）正在吞噬世界，而现在人工智能（软件2.0）正在吞噬软件
AI天才研究院
09-28 521
最后，也是最重要的是，神经网络是比你或我在大部分有价值的垂直领域中所能想到的任何代码都更好的代码，这些垂直领域目前至少涉及与图像/视频和声音/语音有关的任何内容。然而，在软件 2.0 中，我们可以采用我们的网络，删除一半的通道，重新训练，然后它的运行速度恰好是原来的两倍，但工作效果会更差。从长远来看，这种范式的未来是光明的，因为越来越清楚的是，当我们开发AGI时，它肯定会用软件2.0来编写。在许多应用领域，我们可以选择使用我们理解的 90% 准确率的模型，或者我们不理解的 99% 准确率的模型。
Andrej Karpathy：人工智能的未来发展方向
AI天才研究院
11-06 760
《Andrej Karpathy：人工智能的未来发展方向》 关键词：人工智能，未来发展方向，深度学习，应用领域，社会互动 摘要：本文旨在探讨人工
MAE，何凯明-2021
apache的专栏
03-11 3145
MAE
图像视频检索： faiss: Billion-scale similarity search with GPUs
apache的专栏
03-12 1637
Billion-scale semantic similarity search with FAISS+SBERT https://towardsdatascience.com/billion-scale-semantic-similarity-search-with-faiss-sbert-c845614962e2 【中译】https://zhuanlan.zhihu.com/p/296321754?utm_source=wechat_timeline Sentence-BERT: Sentence
Designing Network Design Spaces，译读
apache的专栏
05-18 275
Designing Network Design Spaces，CVPR 2020Ilija Radosavovic, Raj Prateek Kosaraju, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár https://arxiv.org/abs/2003.13678 -- ref https://zhuanlan.zhihu.com/p/126616319 https://blog.youkuaiyun.com/heiyaheiya/article/details/9
CV几类问题
apache的专栏
03-07 255
Object Detection (Faster R-CNN, Mask R-CNN, SSD) -目标检测、定位、识别（RCNN，Fast-RCNN, Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD 系列） https://blog.youkuaiyun.com/u010420283/article/details/83098752 Image Segmentation (UNet, DeepLab) 图像分割系列概述FCN、UNet、DeepLab https://blog.csd...
详解残差网络
apache的专栏
04-15 237
详解残差网络https://zhuanlan.zhihu.com/p/42706477https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/12363488.html
Full Stack Deep Learning - Spring 2021
apache的专栏
04-16 228
Deep Learning Fundamentals (Full Stack Deep Learning - Spring 2021)https://www.youtube.com/watch?v=fGxWfEuUu0w&list=PL1T8fO7ArWlcWg04OgNiJy91PywMKT2lv
The talks at the Deep Learning School on September 24/25, 2016 ：精粹
apache的专栏
04-15 139
Deep Learning for Computer Vision (Andrej Karpathy, OpenAI) https://www.youtube.com/watch?v=u6aEYuemt0M Lex Fridman :The talks at the Deep Learning School on September 24/25, 2016 were amazing. Having read, watched, and presented deep learning material o
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