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摘要: 深度學習已經廣泛應用到各個領域, 如計算機視覺和自然語言處理等, 并都取得了明顯優于早期機器學習算法的效果. 在信息技術飛速發展的今天, 訓練數據逐漸趨于大數據集, 深度神經網絡不斷趨于大型化, 導致訓練越來越困難, 速度和精度都有待提升. 2013年, Ioffe等指出訓練深度神經網絡過程中存在一個嚴重問題: 中間協變量遷移(Internal covariate shift), 使網絡訓練過程對參數初值敏感、收斂速度變慢, 并提出了批歸一化(Batch normalization, BN)方法, 以減少中間協變量遷移問題, 加快神經網絡訓練過程收斂速度. 目前很多網絡都將BN作為一種加速網絡訓練的重要手段, 鑒于BN的應用價值, 本文系統綜述了BN及其相關算法的研究進展. 首先對BN的原理進行了詳細分析. BN雖然簡單實用, 但也存在一些問題, 如依賴于小批量數據集的大小、訓練和推理過程對數據處理方式不同等, 于是很多學者相繼提出了BN的各種相關結構與算法, 本文對這些結構和算法的原理、優勢和可以解決的主要問題進行了分析與歸納. 然后對BN在各個神經網絡領域的應用方法進行了概括總結, 并且對其他常用于提升神經網絡訓練性能的手段進行了歸納. 最后進行了總結, 并對BN的未來研究方向進行了展望.

近年來，現場可編程邏輯門陣列（FPGA）在異構計算領域因其優異的可定制性和可重配置特點吸引了工業界和學術界廣泛的關注.基于FPGA的硬件加速系統設計涉及到深度的軟硬件協同開發，利用軟硬件各自開發工具分別開發再集成的傳統開發方式具有學習門檻高，集成、測試、部署耗時長等缺陷，開發人員難以利用FPGA可快速重配置的特點來實現系統開發過程中的快速原型和快速迭代.如何讓硬件加速系統的開發利用到現代軟件工程和程序語言領域的成果，研究者們已經經過了長期的探索，本文首先根據相關研究總結了硬件及硬件加速系統開發工具設計的歷史教訓和成功經驗，然后介紹我們的設計實踐，最后進行總結并提出對未來的展望.

摘要： 大數據時代,數據呈現維度高、數據量大和增長快等特點。如何有效利用其中蘊含的有價值信息,以實現數據的智能化處理,已成為當前理論和應用的研究熱點。針對現實普遍存在的多義性對象,數據多標簽被提出并被廣泛應用于數據智能化組織。近年來,深度學習在數據特征提取方面呈現出高速、高精度等優異性,使基于深度學習的多標簽生成得到廣泛關注。文中分五大類別總結了最新研究成果,并進一步從數據、關系類型、應用場景、適應性及實驗性能方面對其進行對比和分析,最后探討了多標簽生成面臨的挑戰和未來的研究方向。

摘要： 目標檢測算法應用廣泛,一直是計算機視覺領域備受關注的研究熱點。近年來,隨著深度學習的發展,3D圖像的目標檢測研究取得了巨大的突破。與2D目標檢測相比,3D目標檢測結合了深度信息,能夠提供目標的位置、方向和大小等空間場景信息,在自動駕駛和機器人領域發展迅速。文中首先對基于深度學習的2D目標檢測算法進行概述;其次根據圖像、激光雷達、多傳感器等不同數據采集方式,分析目前具有代表性和開創性的3D目標檢測算法;結合自動駕駛的應用場景,對比分析不同 3D 目標檢測算法的性能、優勢和局限性;最后總結了3D目標檢測的應用意義以及待解決的問題,并對 3D 目標檢測的發展方向和新的挑戰進行了討論和展望。

AutoML: A Survey of the State-of-the-Art

深度學習已經滲透到我們生活的方方面面，給我們帶來了極大的便利。然而，針對某一特定任務構建高質量的深度學習系統的過程不僅耗時，而且需要大量的資源和人力，阻礙了深度學習在產業界和學術界的發展。為了緩解這一問題，越來越多的研究項目關注于自動化機器學習(AutoML)。在本文中，我們提供了一個全面的和最新的研究，在最先進的汽車。首先，根據機器學習的特點，詳細介紹了自動化技術。在此基礎上，總結了神經結構搜索(NAS)的研究現狀，這是目前自動化領域研究的熱點之一。我們還將NAS算法生成的模型與人工設計的模型進行了比較。最后，提出了有待進一步研究的幾個問題。