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从AlexNet到MobileNet,带你入门深度神经网络
哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程,并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。直播回顾请点击以下是精彩视频内容整理:问题引出 学习知识从问题引出入手是一个很好的方法,所以本文将可以围绕下面三个问题来展
wanwlxmmd
6年前
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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro
7年前
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神经网络的优缺点
深度学习目前受到了追捧。人们想将神经网络应用到各个地方,但是它们真的适合每个地方吗?在本篇文章中,将对于这个问题以及深度学习现在如此受追捧的原因进行讨论。 通过这篇文章,您将了解神经网络的主要缺点,阅读完它后,您将知道神经网络的主要缺点,当您为当前的机器学习
【方向】
6年前
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BP神经网络基础算法
BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化,随机
码农笔录
6年前
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神经网络权重初始化问题
之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题,其真正深层次的含义没有弄明白,所以结合一些资料(cs231n课程)希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇文章其实是一篇译文,所以翻译不是很确定
marsggbo
7年前
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无处不在的人工神经网络:机器人拥有意识的关键
“机器人是否具有意识”这个问题一直是人们所争论的焦点之一,而在这其中,人工神经网络担当着不小的责任。 机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展,我们的身边正被人工智能所包围。与此同时,关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注,一部分
行者武松
6年前
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行者武松
6年前
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卷积神经网络(CNN)新手指南
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)新手指南 引言 卷积神经网络:听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合,但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角,那一年A
青衫无名
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图像识别技术的使用领域 https://yq.aliyun.com/ask/193950 语音识别和图像识别的区别 https://yq.aliyun.com/ask/193981 有没有比现在DeepLearning/CNN更好的图像识别方法 ht
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