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文章/答案/技术大牛

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机器学习算法与Python学习

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一个被图灵奖遗忘的暴脾气老大爷：LSTM之父又发威！

神经网络机器学习人工智能卷积神经网络

不要问“为什么要说又”了。这位大爷是圈内有名的老暴脾气。他发了一篇博客，回顾了上世纪90年代以来，神经网络领域高引用数的论文，以及这些论文的成果和他本人和他的实验室之间的渊源。

2021-09-15

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图像分割中的深度学习：U-Net 体系结构

ruby on rails 卷积神经网络 https http 网络安全

原标题 | Deep Learning for Image Segmentation: U-Net Architecture

2019-10-13

3.3K0

通吃BERT、GPT-2，用TF 2.0实现谷歌破世界纪录的机器翻译模型Transformer

卷积神经网络机器学习神经网络深度学习人工智能

Transformer是谷歌在2017年提出的一个革新性的NLP框架，相信大家对那篇经典论文吸睛的标题仍印象深刻：Attention Is All You Need。

2019-08-23

1.6K0

寒冬！100万$图灵奖颁给熬过寒冬的深度学习三巨头

神经网络卷积神经网络编程算法图像处理深度学习

据官方公告介绍，因三位巨头（Hinton、Bengio、LeCun）在深度神经网络概念和工程上的突破，使得 DNN 成为计算的一个重要构成，从而成为 2018 年图灵奖得主。

2019-07-04

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DL | 语义分割综述

卷积神经网络机器学习神经网络深度学习人工智能

语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。例如，我们可能需要区分图像中属于汽车的所有像素，并把这些像素涂成蓝色。

2019-07-04

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深度学习基础知识 | 上

决策树机器学习人工智能卷积神经网络

MLP网络是一种应用最为广泛的一种网络，其中DNN就是属于MLP网络，它是一个前向结构的人工神经网络，输入一组向量向前传播输出向量，网络结构如下：

2019-07-04

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深度神经网络实战技巧，来自一名算法工程师的经验！

神经网络卷积神经网络 windows tensorflow

在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。

2019-07-04

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深度概览卷积神经网络全景图，没有比这更全的了

卷积神经网络神经网络深度学习监督学习无监督学习

深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了一篇《我们该如何理解卷积神经网络？》的论文：

2019-07-04

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GitHub趋势榜第一，深度学习模型大合集！！

pytorch tensorflow https github 卷积神经网络

项目地址：https://github.com/rasbt/deeplearning-models

2019-06-19

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卷积神经网络的最佳解释！

卷积神经网络神经网络 https nat

CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入，对它们进行加权求和，将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数，在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单，对吧？

2018-08-20

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2019校招面试必备，15个CNN关键回答集锦【必收藏】

卷积神经网络深度学习

关于利用卷积神经网络作为视觉系统的模型是否有生物学理论支持，目前仍然存在许多质疑之声。本文作者通过多年在计算神经领域的经验，以问答的形式详细阐述了CNN与神经科学的种种关联。

2018-08-20

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直观理解深度学习的卷积操作，超赞！

深度学习人工智能卷积神经网络

近几年随着功能强大的深度学习框架的出现，在深度学习模型中搭建卷积神经网络变得十分容易，甚至只需要一行代码就可以完成。

2018-07-31

1.3K0

干货 | 卷积神经网络入门这一篇就够了

深度学习卷积神经网络

【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。第二点，Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中

2018-04-09

1.9K0

精华 | 深度学习中的【五大正则化技术】与【七大优化策略】

深度学习机器学习编程算法 python 卷积神经网络

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四源 | 数盟深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外

2018-04-08

1.7K0

干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解

深度学习卷积神经网络

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四前言在（干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构）中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。深度学习系列深度学习之DNN与前向传播算法深度学习之DNN与反向传播算法干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式干货 | 深度学习

2018-04-08

1.6K0

干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构

深度学习卷积神经网络机器学习编程算法 python

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四前言在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积

2018-04-08

3.2K0

CNN之卷积层

机器学习编程算法 python 卷积神经网络深度学习

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四前言卷积神经网络在深度学习领域是一个很重要的概念，是入门深度学习必须搞懂的内容。 CNN图像识别的关键——卷积当我们给定一个"X"的图案，计算机怎么识别这个图案就是“X”呢？一个可能的办法就是计算机存储一张标准的“X”图案，然后把需要识别的未知图案跟标准"X"图案进行比对，如果二者一致，则判定未知图案即是一个"X"图案。而且即便未知图案可能有一些平移或稍稍变形，依然能辨别出它是一

2018-04-08

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深度卷积生成对抗网络的无监督学习，补全人脸合成图像匹敌真实照

监督学习卷积神经网络

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四我们会再接再厉成为全网优质的技术类公众号 Github 用户 saikat

2018-04-08

1.1K0

TensorFlow实战：CNN构建MNIST识别（Python完整源码）

tensorflow python 卷积神经网络 github

在文章（TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码））中，我们MNIST手写体识别数据集，使用TensorFlow构建了一个softMAX多分类器，达到了91%的正确率，相比人类98%的识别率，这实在是天糟糕了。为此，本文实现一个稍微复杂的模型：卷积神经网络来改善对MNIST的识别率，这将会达到大概99.2%的准确率。下面让我们一步步的实现该模型，具体的Python源码已上传至我的GitHub：https://github.com/ml365/softmax_mnis

2018-04-08

2.8K0

Torch7模型训练

卷积神经网络神经网络

Torch7搭建卷积神经网络详细教程已经详细的介绍啦Module模块，这里再次基础上再给出一些上Container、 Transfer Functions Layers和 Simple Layers模块的理解。并在后面给出一些简单的模型训练方法。下述程序在itorch qtconsole下运行。上一篇博文讲到Module主要有四个函数(详细见Torch7搭建卷积神经网络详细教程)，但是注意以下几点：forward函数的input必须和backward的函数的input一致，否则梯度更新会有问题；forwa

2018-04-08

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