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CMU论文:一部深度学习发展史,看神经网络兴衰更替
以古为鉴,可知兴替。今天为大家带来一篇来自CMU的最新论文:On the Origin of Deep Learning,为读者回顾和解析深度学习的发展历史。 论文地址:https://128.84.21.199/abs/1702.07800 提要 本文回顾
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Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述
目录: ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●
技术小能手
6年前
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一文帮你理解什么是深层置信网络(DBN)
随着机器学习的进步和深度学习的出现,一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络(Deep Belief Networks)本质上是一种具有生成能力的图形表示网络,即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合,
Chin2018
6年前
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零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 最近,神经网络这个词特别火,吸引不少眼球。但是神经网络是个啥?有啥用? 这篇文章和大家唠唠,啥是神经网络,对于初学者来说主要有哪些挑战,以及介绍几种经典的神经网络类型,和相关行业应用。 神经网络的工作原理 基本上,神经
行者武松
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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。
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6年前
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简单入门——深度学习笔记(Part I)
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍:Deepak Shah Deepak Shah毕业于德克萨斯奥斯汀分校,徒步旅行爱好者,目前是深度学习\数据科学实习生,研究领域专注于深度学习、编程、金融等方面。 个人主页
【方向】
7年前
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简单入门——深度学习笔记(Part II)
首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/72036 更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍:Deepak Shah Deepak Shah毕业于德克萨斯奥斯汀分校,徒步旅行爱好者,
uncle_ll
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深度学习让系统“看”懂短视频内容
伴随短视频的火热,用户规模、视频观看时长也在日益增长,而面对海量的视频,如何有效的推荐给用户、如何洞察热点事件成为了关键。美图数据部门北京技术总监赵丽丽,在LiveVideoStackCon 2017上与我们一同分享了深度学习在短视频视觉内容分析中的核心应用
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