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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
知与谁同 7年前 2894

从零开始教你训练神经网络（附公式&学习资源）

作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作
技术小能手 7年前 2759

深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

目录神经网络算法的直观了解 21 表征假设和激活函数 1 神经网络过程描述 2 神经网络相关的几个问题 22 结构设计Architecture Design 23 代价函数Cost Function和优化目标Optimization objective 24
技术小能手 6年前 2501

独家 | 一文为你解析神经网络（附实例、公式）

人工神经网络风靡一时，人们不禁要问，这个朗朗上口的名字是否在模型自身的营销和应用中起到了一定作用。 据我所知，很多商业经理会说他们的产品使用了人工神经网络和深度学习。显然他们肯定不会说产品使用了“连接圆模型”（Connected Circles Models）
技术小能手 6年前 4827

神经网络可解释性、深度学习新方法， 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势？

云栖号：https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8 第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！ 今天是 2020 年第一天！ 作为 2019 年最后一场重量级的人
云栖号资讯小哥 4年前 1165

Ian Goodfellow：生成对抗网络 GAN 的公式是怎样推导出来的

昨天，谷歌大脑研究科学家、《深度学习》的作者之一Ian Goodfellow在Twitter推荐了他最喜欢的两个机器学习“黑魔法”（Theory Hack）。Ian Goodfellow还是生成对抗网络GAN的提出者，利用这两个技巧，他在著名的GAN论文中推导
技术小能手 6年前 1437

辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题（附答案）

简介 早在2009年，深度学习还只是一个新兴领域，只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天，深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别，图像识别，数据中的模式识别，照片中的对象分类，字符文本生成，自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因
小旋风柴进 7年前 2827

为什么要用深度学习？

为何深层学习 深层学习开启了人工智能的新时代。不论任何行业都害怕错过这一时代浪潮，因而大批资金和人才争相涌入。但深层学习却以 “黑箱” 而闻名，不仅调参难，训练难，“新型” 网络结构的论文又如雨后春笋般地涌现，使得对所有结构的掌握变成了不现实。我们缺少一个对深
玄学酱 7年前 3391

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