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认识达内从这里开始
认真做教育 专心促就业
如今人工智能普遍热起来，各行各业都可以用人工智能与技术结合，从而来增加各大业务的技术含量，无论是it行业，还是教育行业，人工智能都开启大门，看，360也用人工智能双通道神经网络，据长沙it培训的老师了解360副总裁科学家，人工智能研究院院长，新加坡国立大学终身教职，IEEE Fellow, IAPR Fellow 及 ACM 杰出科学家。他的主要研究领域是计算机视觉、机器学习与多媒体分析，发表近500篇高质量学术论文，论文引用过2.5万次，H-index 70。
【长沙达内官网】2014、2015、 2016 三次入选全球高引用学者 ( TR Highly-cited researchers )。在将门技术社群，我们超级开心邀请到奇虎360人工智能研究院院长颜水成老师和他的爱徒新加坡国立大学在读博士生陈云鹏，为大家介绍被NUS-Qihoo队伍应用于2017年 ImageNet 比赛的核心网络——双通道神经网络(DPNs)。基于该网络，NUS-Qihoo取得了图像定位项目任务冠军，所有项目各项指标均居前三。
该工作首次分析并证明了ResNet 和 DenseNet 间的关联性，探讨了两者各自的优缺点，并进一步提出了一类全新的双通路网络结构。该网络在图像分类、物体检测、物体分割等任务上均取得了一流的性能。
【长沙达内】通过理论推导和图结构化简两种形式证明现有的残差型神经网络(residual networks)其实是密集型连接网络(densely connected etworks)在跨层参数共享的特例.基于这一发现，我们将进一步分析残差型神经网络和密集型连接网络本质上的异同和各自的优缺点，并引入一种全新的网络结构——双通路神经网络。
基于在 ImageNet (object classification), Places (scene understanding), PASCAL VOC (object detection & segmentation) 这三大任务、4个标准测试集上的测试结果，我们讨论DPN在各个任务中相较于DenseNet 和 ResNet的优势。
欢迎加入将门技术社群!
现已涵盖CV、机器人、NLP、ML、IoT等多个当下火热的技术话题。我们每周邀请来自产学研的优秀技术人进行线上分享，目前群里已汇聚数千位上述领域的技术从业者。
想要学习更多的人工智能技术，可关注长沙达内网站吧!
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2018-03-17
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