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SnailTyan

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TensorFlow介绍_中文版

tensorflow 机器学习深度学习人工智能编程算法

TensorFlow™是一个用数据流图进行数值计算的开源软件库。数据流图中的结点表示数学运算，数据流图中的边表示多维数据数组（张量）之间的数据交互。这个灵活的结构让你可以通过单独的API将计算部署在一个或多个CPU或GPU上，这些CPU或GPU可以位于台式机、服务器或移动设备上。TensorFlow最初是由Google大脑团队中的研究员和工程师开发的，Google大脑团队在Google的机器智能研究组织中主要是进行机器学习和深度神经网络研究的，TensorFlow系统具有足够的通用性，也可以应用在许多其它的领域。

2022-05-09

8730

ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中文版

深度学习机器学习人工智能编程算法神经网络

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation

2020-05-27

1K0

ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中英文对照

机器学习神经网络深度学习人工智能 linux

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation

2020-05-27

1.1K0

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文翻译——中英文对照

机器学习神经网络深度学习人工智能 linux

文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书

2020-04-24

1.1K0

Photo-Realistic 论文翻译

机器学习深度学习人工智能神经网络卷积神经网络

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation

2020-04-24

7350

CTPN论文翻译——中文版

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书

2019-05-25

1.3K0

动手学深度学习(二)——欠拟合和过拟合

机器学习神经网络深度学习人工智能

版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/79416240

2019-05-25

5280

统计学习方法(一)——统计学习方法概论

机器学习神经网络深度学习人工智能监督学习

统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（statistical machine learning）。现在人们提到的机器学习往往是指统计机器学习。

2019-05-25

7650

贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计

机器学习神经网络深度学习人工智能

1. 引言贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白，但独立思考时经常会傻傻分不清楚(?)，因此希望通过本文对其

2019-05-25

1.1K0

Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中文版

人工智能神经网络卷积神经网络

本文介绍了视觉识别技术中的图像分类任务，重点讲解了ResNet、VGG、Inception和EfficientNet等模型在图像分类任务中的应用，并对图像分类的常用数据集进行了介绍。此外，还探讨了图像分类任务中的一些挑战和未来的发展方向，包括模型压缩、可解释性、实时性能等方面，并展望了图像分类技术在未来可能的发展方向。

2017-12-29

1.2K0

CRNN论文翻译——中英文对照

深度学习神经网络人工智能

本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务，以及基于深度学习方法的实现。通过具体案例，展示了文本分类在实际问题中的应用，并讨论了各种深度学习方法以及其优缺点。

2017-12-28

2K0

AlexNet论文总结

kernel 机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了深度卷积神经网络在图像分类任务上的挑战、解决方案和实验结果。首先，文章介绍了在自然语言描述场景下，针对图像分类任务的数据集和评估方法。然后，文章详细阐述了使用深度卷积神经网络在图像分类任务上的挑战，包括训练数据不充足、训练时间过长、模型过拟合等问题。接着，文章介绍了解决这些问题的方法，包括使用更大的数据集进行训练、使用更快的优化算法、使用正则化方法、数据增强、Dropout等。最后，文章给出了实验结果，展示了使用深度卷积神经网络在图像分类任务上的表现。

2017-12-28

9990

Deformable Convolutional Networks论文翻译——中英文对照

人工智能神经网络深度学习

2017-12-28

1.2K0

YOLO，You Only Look Once论文翻译——中英文对照

人工智能图像处理

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Abstract We present YOLO, a new approach to

2017-12-28

1.4K0

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