神经网络 交互熵

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神经网络 交互熵 相关的博客

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积
uncle_ll 6年前 4595

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的
【方向】 7年前 22864

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

推荐系列（六）：深层神经网络模型（1）

上一节展示了如何使用矩阵分解来学习嵌入。但矩阵分解存在一些局限性，包括： 使用侧面特征困难（即查询ID /项目ID以外的任何特征）。因此，只能使用训练集中存在的用户或项目来查询模型。 建议的相关性。每个人都倾向于推荐受欢迎的项目，特别是在使用点积作为相似性度
uncle_ll 4年前 1523

换个角度看GAN：另一种损失函数

Jeremy Howardf 老师曾在生成对抗网络（GAN）课程中说过：「……本质上，GAN 就是另一种损失函数。」 本文将在适合的相关背景下讨论上面的观点，并向大家阐述 GAN 这种「学得」（learned）损失函数的简洁优美之处。 首先，我们先介绍相关背
技术小能手 5年前 4972

一文读懂深度学习：从神经元到BERT

阿里妹导读：自然语言处理领域的殿堂标志 BERT 并非横空出世，背后有它的发展原理。今天，蚂蚁金服财富对话算法团队整理对比了深度学习模型在自然语言处理领域的发展历程。从简易的神经元到当前最复杂的BERT模型，深入浅出地介绍了深度学习在 NLP 领域进展，并结
技术小能手 5年前 27836

深度学习必备手册（上）

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 请收下这份关于人工智能的根目录——博客整理系列（一） 关于数据科学的那些事——博客整理系列（二） 机器学习必备手册——博客整理系列（三） 扩展眼界的都在这——博客整理系列（
【方向】 6年前 38199

机器学习零基础？手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统（三）| 干货

雷锋网按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％
云栖大讲堂 6年前 2780

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