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今日融资快报人工智能芯片初创公司Groq获6.4亿美元融资，挑战英伟达Groq是一家开发芯片以比传统处理器更快地运行生成式 AI 模型的初创公司，该公司周一表示，已在由 Blackrock 领投的新一轮融资中筹集了 6.4 亿美元。Neuberger Berman、Type One Ventures、思科、KDDI 和

一次前向传播便可预测几乎任何神经网络的参数，我们离用单一元模型取代手工设计的优化器又近了一步。编译 | 杏花编辑 | 青暮只需一次前向传播，这个图神经网络，或者说元模型，便可预测一个图像分类模型的所有参数。有了它，无需再苦苦等待梯度下降收敛！ 来自圭尔夫大学的论文一作 Boris Knyazev

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Understanding and Coding a ResNet in Keras 作者 |  Priya Dwivedi @ Deep Learning Analytics翻译 | linlh、通夜   编辑 | 邓普斯•杰弗、Pita原文链接：

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Review: RoR — ResNet of ResNet / Multilevel ResNet (Image Classification)作者 | Sik-Ho Tsang翻译 | 斯蒂芬·二狗子         校对 | 酱番梨        审核 | 约翰逊·李

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Review: ResNet — Winner of ILSVRC 2015 (Image Classification, Localization, Detection) 作者 |  SH Tsang翻译 | 斯蒂芬二狗子         校对

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Review: U-Net+ResNet — The Importance of Long & Short Skip Connections (Biomedical Image Segmentation) 作者 |  SH Tsang翻译

公用号：机器之心选自TowardsDataScience作者：Vincent Fung机器之心编译参与：邹俏也、路雪本文主要介绍了 ResNet 架构，简要阐述了其近期成功的原因，并介绍了一些有趣的 ResNet 变体。在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后，深度残差网络（Residu

公众号 /机器之心 选自IEEE作者：Jeremy Hsu机器之心编译由于在特征识别任务上具有优势，医疗图像诊断一直是人工智能技术应用的重要方向。近日，韩国研究人员应用深度学习算法在皮肤病诊断上击败了 42 位皮肤科专家，其研究发表在了 Nature 系列期刊的

2017年10月19日，DeepMind团队发表了迄今最强版本的AlphaGo——AlphaGo Zero，其中一个重要模块是出自华人团队的深度残差网络ResNet。就此背景，新智元采访了深度残差网络ResNet作者之一，旷视 科技 Face++首席科学家孙剑博士。孙剑认为，AlphaGo Z

雷锋网(公众号：雷锋网) 按：本文作者Professor ho，原文载于其 知乎主页 ，雷锋网获其授权发布。 传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)，backprop无法