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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。
技术小能手
6年前
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【神经网络本质是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好
起因是以色列理工学院工业工程与管理学院的助理教授 Uri Shalit 在 Twitter 上发文,指出这篇论文的补充材料里,有一处结果非常值得注意:标准化逻辑回归实质上与深度神经网络一样好。 Uri Shalit 的研究方向是将机器学习应用于医疗领域,尤其是
技术小能手
6年前
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(2编写网络)自己动手,编写神经网络程序,解决Mnist问题,并网络化部署
基于《神经网络和深度学习》这本绝好的教材提供的相关资料和代码,我们自己动手编写“随机取样的梯度下降神经网络”。为了更好地说明问题,我们先从简单的开始:1、sigmod函数,基本上就是基于定义的; #########helper函数######## #计算sig
禾路
6年前
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CVPR 2017最佳论文作者解读:DenseNet 的“what”、“why”和“how”|CVPR 2017
雷锋网 AI 科技评论按:CVPR 2017上,康奈尔大学博士后黄高博士(Gao Huang)、清华大学本科生刘壮(Zhuang Liu)、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van der Maaten 及康奈尔大学计算机系教授 Ki
云栖大讲堂
6年前
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【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度(入门系列之七)
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系
【方向】
7年前
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《2019人工智能发展报告》!计算机视觉深度解读,文中附全报告下载链接
本文节选**《2019人工智能发展报告》**第三章计算机视觉篇,涵盖计算机视觉概念、发展历史、人才概况、论文解读以及计算机视觉当前进展的深度解读。 本报告共393页,足够详实,想要下载报告请戳链接:https://yq.aliyun.com/download
xxrjl
4年前
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计算机也可以看“视频”,理解“视频”
联合编译: 高斐 章敏 摘要 我们将在文中介绍一种用于视频中动作检测的端对端方法,该方法用于学习直接预测动作的瞬时改变。我们认为,动作检测是一个对运动目标进行观察并细化假设的过程:观察视频中每一个动作变化瞬间,细化关于一个动作将何时发生的所有假设。基于该观点,
青衫无名
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阿里云前端周刊 - 第 20 期
推荐 1. 阿里电商架构演变之路 https://yq.aliyun.com/articles/161190 首届阿里巴巴中间件技术峰会上,阿里巴巴中间件技术部专家唐三带来“阿里电商架构演变之路”的演讲,本文从阿里业务和技术架构开始引入,分别分享了阿里电商从
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