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计算机视觉与深度学习基础

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谷歌，微软，阿里，美团实习生面经

编程算法机器学习深度学习神经网络人工智能

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012614906/article/details/80329098

2019-05-25

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机器学习人工智能

以前不是太会求期望的题目，就是做出来的要是靠一知半解的YY出来，昨天多校又碰到了，于是彻底搞了一把，现在算是撸通了。具体学习资料查看 http://blog.csdn.net/zhoujiachengdhy/article/details/38056765 期望一般从后往前推，全期望公式很重要！<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">这题的转移方程为dp[i]=((dp[i+1]+dp[i+2]+dp[i+3]+dp[i+4]+dp

2018-01-12

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解读Batch Normalization

机器学习深度学习人工智能

目录目录 1-Motivation 2-Normalization via Mini-Batch Statistics 测试 BN before or after Activation 3-Experiments 本次所讲的内容为Batch Normalization，简称BN，来源于《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，是一篇很好的paper。 1-M

2018-01-12

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