深层神经网络候选集

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深层神经网络候选集 相关的博客

神经网络与推荐系统初步简介

作者：一人 1.深度神经网络对于任何领域都是适用的 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）在过去的数年已经在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得了突破性的进展。在实践中的应用已经证明了它可以作为对于一种十分有效的技术手段应用在大
season雅宁 7年前 1445

理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文（下）

手把手教你理解卷积神经网络(一) 手把手教你理解卷积神经网络(二) 继“理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文（上）”文章，本文继续介绍过去五年内发表的一些重要论文，并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展，论文6—9则是其他网络架构的论文。
【方向】 6年前 13841

Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅱ）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/74892 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners
uncle_ll 7年前 2068

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 6年前 5196

看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO
玄学酱 7年前 1752

吴恩达深度学习课程笔记-Classes 4

Classes 4 卷积神经网络 1卷积神经网络 1 计算机视觉 应用： 图片分类 图片识别 目标检测 风格迁移 .... ... 1.2 边缘检测 边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测 计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字，而是将这 9
uncle_ll 4年前 707

20篇顶级深度学习论文（附链接）

深度学习正值快速发展进化阶段，新技术，新工具以及新的应用实现正在深刻改变着机器学习领域并不断获得累累硕果。 深度学习作为机器学习和统计学习的子领域，在最近几年取得了长足的发展进步。云计算，强大的开源工具以及大量可用数据已经成为这些关键突破的杠杆。本文以（aca
技术小能手 6年前 5161

不懂代码也想学会深度学习？这本书告诉你真的很简单

​我们暂且不管深度学习是什么，深度学习有多强大。作为信息行业的杰出的工程师，首先需要知道深度学习真正带来的是什么？未来，深度学习对社会以及各个行业会带来什么影响？拥有大量深度学习人才的中国企业将会在世界上充当何种角色？深度学习又会给我们带来什么样的机遇与挑战
异步社区 6年前 3049

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