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【深度残差收缩网络】深度残差网络、注意力机制和软阈值化的深度集成

深度残差网络（deep residual network, ResNet）是一种非常热门的深度学习方法，到目前为止，在谷歌学术上的引用量达到了35772次。 深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network）是ResNet的一
游客twfby4rnbj6f4 6年前 810

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
知与谁同 8年前 2600

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
青衫无名 8年前 1504

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
玄学酱 8年前 2641

深度|为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破？

Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（Word Embedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。 当然，深度学习D
沉默术士 8年前 3073

干货分享 | 深度学习零基础进阶大法！

pixabay 编者按：新手上路都会有一个疑问，如果自己没有相关基础，如何学习晦涩的专业知识？此前雷锋网编译了《从0到1：我是如何在一年内无师自通机器学习的？》，这篇文章讲述了 Per Harald Borgen 的自学历程。而关于深度学习，GitHub的
青衫无名 8年前 1709

带你读《基于浏览器的深度学习 》之二：神经网络架构

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 神经网络架构 本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。 卷积神经网络（CNN）架构擅长解决图像识别问题。因为卷积和池化操
温柔的养猫人 6年前 847

开放下载！8篇入选顶级语音领域会议的阿里论文抢先看

2019年，国际语音交流协会INTERSPEECH第20届年会将于9月15日至19日在奥地利格拉茨举行。Interspeech是世界上规模最大，最全面的顶级语音领域会议，近2000名一线业界和学界人士将会参与包括主题演讲，Tutorial，论文讲解和主会展览
公开课小能手 6年前 1280

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