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【深度残差收缩网络】深度残差网络、注意力机制和软阈值化的深度集成

深度残差网络（deep residual network, ResNet）是一种非常热门的深度学习方法，到目前为止，在谷歌学术上的引用量达到了35772次。 深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network）是ResNet的一
游客twfby4rnbj6f4 4年前 810

极简解读之深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）

本文为深度残差收缩网络的简要解读，需要读者有深度残差网络（Deep Residual Network，ResNet）与Squeeze-and-Excitation Network（SENet）的相关基础。 深度残差收缩网络，英文名为Deep Residual
游客twfby4rnbj6f4 4年前 627

深度残差收缩网络(4)：注意力机制下的阈值设置

对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实
游客twfby4rnbj6f4 4年前 682

深度学习笔记8：利用Tensorflow搭建神经网络

在笔记7中，笔者和大家一起入门了 Tensorflow 的基本语法，并举了一些实际的例子进行了说明，终于告别了使用 numpy 手动搭建的日子。所以我们将继续往下走，看看如何利用 Tensorflow 搭建神经网络模型。 尽管对于初学者而言使用 Tensorf
技术小能手 6年前 8556

深度学习笔记1：利用numpy从零搭建一个神经网络

很多人说深度学习就是个黑箱子，把图像预处理之后丢进 tensorflow 就能出来预测结果，简单有效又省时省力。但正如我在上一篇推送中所说，如果你已是一名功力纯厚的深度学习工程师，这么做当然没问题。但我想大多数人也和我一样，都是走在学习深度学习的路上，一上来
技术小能手 6年前 2006

深度学习笔记12：卷积神经网络的Tensorflow实现

在上一讲中，我们学习了如何利用 numpy 手动搭建卷积神经网络。但在实际的图像识别中，使用 numpy 去手写 CNN 未免有些吃力不讨好。在 DNN 的学习中，我们也是在手动搭建之后利用 Tensorflow 去重新实现一遍，一来为了能够对神经网络的传播机
技术小能手 6年前 1060

纯干货：深度学习实现之空间变换网络-part1

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 我的“深度学习论文实现”系列的前三个博客将涵盖2016年由Google Deepmind的Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zis
【方向】 7年前 10810

带你读《基于浏览器的深度学习 》之二：神经网络架构

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 神经网络架构 本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。 卷积神经网络（CNN）架构擅长解决图像识别问题。因为卷积和池化操
温柔的养猫人 4年前 847

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