图解卷积神经网络
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PyTorch可视化理解卷积神经网络
如今,机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99%级别的准确率。生活中,我们每天都会运用到这一点,比如,智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】
5年前
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(转) 干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文)
干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心 选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译 参与:老红、李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种
我是wangxiao-23158
7年前
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史上最全!27种神经网络简明图解:模型那么多,我该怎么选?
27种?!神经网络竟有那么多种?这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型,并尝试解释如何使用它们。准备好了吗?让我们开始吧! 神经网络的种类越来越多,可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表,在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。
技术小能手
6年前
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写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习
四、神经网络和深度学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 深度神经
布客飞龙
7年前
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(Python)零起步数学+神经网络入门
在这篇文章中,我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络(完全连接,卷积等)的小型库中的机器学习和代码。最终,我们将能够写出如下内容: 假设你对神经网络已经有一定的了解,这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型,而是要说明如何正确实现。 逐
【方向】
6年前
2011
深度学习目标检测系列:RCNN系列算法图解
在生活中,经常会遇到这样的一种情况,上班要出门的时候,突然找不到一件东西了,比如钥匙、手机或者手表等。这个时候一般在房间翻一遍各个角落来寻找不见的物品,最后突然一拍大脑,想到在某一个地方,在整个过程中有时候是很着急的,并且越着急越找不到,真是令
【方向】
6年前
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辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题(附答案)
简介 早在2009年,深度学习还只是一个新兴领域,只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天,深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别,图像识别,数据中的模式识别,照片中的对象分类,字符文本生成,自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因
小旋风柴进
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我们压缩了一批深度学习进阶“传送门”给小白
阅读这篇文章的必要性: 无论是作为行业内的从业者还是一个组织,在开始深度学习应用之前,都需要掌握两件事: 1. 知其然:掌握一个基础概念,知道深度学习的最新发展可以实现什么。 2. 知其所以然:训练一个新模型或在生产环境下运行一个已有模型的技术能力 得益于开源
技术小能手
7年前
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