研究生国际暑期学校：智能可视计算 Day2

本文主要是介绍研究生国际暑期学校：智能可视计算 Day2，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

研究生国际暑期学校：智能可视计算

研究生国际暑期学校：智能可视计算
- 主讲嘉宾：C.L. Philip Chen（陈俊龙）
  - 报告体会
  - 网络资源
- 主讲嘉宾：Denish Manocha

时间：2018.7.24 上午
地点：郑州大学信工院二楼报告厅
主题：Universal Approximation Capability of Broad Learning System and its Structural Variations

此次报告主要讲解了：宽度学习
正是昨天王井东教授对CNN卷积网络宽度的拓展，受益匪浅。陈教授很高的情怀，开源了代码。

论文链接：http://ieeexplore.ieee.org/document/7987745
代码下载：http://www.broadlearning.ai

1. 宽度学习可以降低CNN层数，使用层的宽度来代替深度，训练时间大大缩短，并且可以有效的提高准确率；
2. 面对实时输入的新数据，可以在几秒内完成训练，对处理实时的算法很有前景。

宽度学习系统：一种不需要深度结构的高效增量学习系统

时间：2018.7.24 下午
地点：郑州大学信工院二楼报告厅
主题：Robotics and Autonomous Driving（Video）

英语PPT + 英语音频
原来主题后面的（Video）是音频的意思。看来明天下午的报告也是Video啊啊啊。
我只想说一句：Although the report was wonderful, I couldn’t understand it.

这篇关于研究生国际暑期学校：智能可视计算 Day2的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！