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在本文的第一部分中，我们将介绍递归神经网络的来源，说明传统神经网络的局限性。然后，我们将深入探讨其技术架构的细节，这对于我们在下一部分用numpy从头进行编码很有用。 人类学习 B.J. Neblett曾经说过：我们是经验的总和，我们不会和昨天一样，也不会和
【方向】 6年前 1380

【深度学习】循环神经网络教程

【深度学习】循环神经网络教程 这是在公司做培训时制作的PPT，教程对循环神经网络以及其应用进行了简单地介绍，主要分为以下六个部分： Why do we need Recurrent Neural Networks? Vanilla Recurrent Neur
优惠码发放 5年前 942

【并非愚人节】科学家创建可自我复制的神经网络，AI像生命体一样繁殖

这是生命繁衍的一个重要过程，也是生物体通过自然选择来进化的至关重要的一步。该论文的第一作者、哥伦比亚大学的博士生Oscar Chang向The Register解释说，他们的目标是通过模仿生物的繁衍过程来观察人工智能是否能持续地自体复制。 “其主要动机是人工智
技术小能手 6年前 1116

一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧

通用技巧 有些技巧对你来说可能就是明摆着的事，但在某些时候可能却并非如此，也可能存在不适用的情况，甚至对你的特定任务来说，可能不是一个好的技巧，所以使用时需要务必要谨慎！ 使用 ADAM 优化器 确实很有效。与更传统的优化器相比，如 Vanilla 梯度下降法
技术小能手 6年前 1263

基于Python3 神经网络的实现

基于Python3 神经网络的实现(下载源码) 本次学习是Denny Britz（作者）的Python2神经网络项目修改为基于Python3实现的神经网络（本篇博文代码完整）。重在理解原理和实现方法，部分翻译不够准确，可查看Python2版的原文。原文英文地
王小雷 8年前 2290

利用Python实现卷积神经网络的可视化（附Python代码）

对于深度学习这种端到端模型来说，如何说明和理解其中的训练过程是大多数研究者关注热点之一，这个问题对于那种高风险行业显得尤为重视，比如医疗、军事等。在深度学习中，这个问题被称作“黑匣子（Black Box）”。如果不能解释模型的工作过程，我们怎么能够就轻易相信模
【方向】 6年前 11167

低配硬件就不能运行深度神经网络了？手把手教你克服“杀牛用鸡刀”难题

如果对深度学习有所了解的小伙伴们想必都知道，深度学习需要使用强大的服务器、加速嵌入式平台(如NVIDIA的Jetson)来运行深度学习算法，然而这也同样意味着不菲的开支。 那么问题来了，如果你想你想用树莓派来做一个目标跟踪器，为你看家守院，这可以实现吗？换句话
云栖大讲堂 7年前 2846

一文了解自然语言处理神经史（上）

本文扩展了Herman Kamper和我在2018年深度学习Indaba组织的自然语言处理前沿课程。整个课程的幻灯片都可以在这里找到，这篇文章将主要讨论NLP中基于神经网络方法的近期进展。 免责声明：本文尝试将大约15年NLP的发展历程浓缩为今天最相关的八个
【方向】 6年前 2874

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