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什么是“理解”?如何在人工智能中定义“理解”?(what is understanding ?)
这篇文章主要不是解释哲学上的 理解 而是在计算或者人工智能或是数学上定义 理解 对于人而言 理解似乎是一件简单的事情 在我们上课的时候我们能确切的知道是否理解老师所讲的内容 在我们看书的时候我们能确切的知道书中的内容我们是否理解 在我们与人
PR amp ML
人工智能
理解
定义
Understanding
Visualizing and Understanding Convolutional Networks
Matthew D Zeiler xff0c Rob Fergus Visualizing and Understanding Convolutional Networks CVPR2014 论文下载 推荐一篇比较好的blog xff1a
Visualizing
and
Understanding
convolutional
networks
Holistic++ Scene Understanding论文翻译解析笔记
Holistic 43 43 Scene Understanding 摘要 我们提出了一个新的3D整体场景理解问题 xff0c 它l共同解决了单视角图片的两个问题 xff08 1 xff09 整体场景的语义分析和重建 xff08 2 3D人
Holistic
Scene
Understanding
论文翻译解析笔记
Cooperative Holistic Scene Understanding: Unifying 3D Object, Layout, and Camera Pose Estimation2018
加利福尼亚大学洛杉矶分校 RGB xff0c 整体场景理解 xff08 目标检测 布局检测 相机位姿预测 xff09 总结 xff1a 以单个RGB图像为输入 xff0c 提出了一种实时 xff08 2 5fps xff09 恢复三维室内场
Cooperative
Holistic
Scene
Understanding
Unifying
论文笔记-Towards Scene Understanding-Unsupervised Monocular Depth Estimation
论文信息 标题 xff1a Towards Scene Understanding Unsupervised Monocular Depth Estimation with Semantic aware Representation作者 x
towards
Scene
Understanding
Unsupervised
Monocular
MGNet:自动驾驶的单目几何场景理解 MGNet: Monocular Geometric Scene Understanding for Autonomous Driving
MGNet Monocular Geometric Scene Understanding for Autonomous Driving MGNet xff1a 自动驾驶的单目几何场景理解 ok xff0c 浅浅的点评一下好吧 xff0c
MGNet
Monocular
Geometric
Scene
Understanding
论文解读 | Negative Margin Matters: Understanding Margin in Few-shot Classification, ECCV2020 spotlight
Motivation 在度量学习中 xff0c 一些方法额外加一个正的边界整合到 softmax 损失或余弦 softmax 损失 xff0c 以强制在真实标签类的分数比其他类的分数至少大一个 margin xff08 正的 xff09 这
Negative
margin
Matters
Understanding
Few
论文笔记之Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution
这篇文章是2021年的AAAI xff0c 和EDVR BasicVSR BasicVSR 43 43 是同一批作者 文章最重要的贡献在于 用一个统一的数学表达式去归纳flow based对齐 如TSTN 和flow free对齐 如TDC
Understanding
Deformable
Alignment
video
super
Note for Understanding Neural Networks Through Deep Visualization
Note for Understanding Neural Networks Through Deep Visualization Abstract 近年来 xff0c 在训练大型深度神经网络方面取得了巨大进展 xff0c 其中包括训练卷积
Note
for
Understanding
Neural
networks
Understanding ECMAScript 6
原文 内容列表 简介 浏览器与 Node js 兼容性这本书的受众概述帮助与支持Block Bindings var 声明与提升 Hoisting 块级声明循环中的块级绑定全局块级绑定
Understanding
ECMAScript