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手把手教你估算深度神经网络的最优学习率（附代码&教程）

学习率如何影响训练？ 深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定了在一个小批量（mini-batch）中权重在梯度方向要移动多远。 如果学
技术小能手 6年前 5179

AOGNet：基于深度 AND-OR 语法网络的目标识别方法 | PaperDaily #28

本文贡献主要有两点： 把语法模型和深度神经网络模型结合起来，设计的模型同时兼顾特征的 exploration and exploitation（探索和利用），并在网络的深度和宽度上保持平衡； 设计的网络结构，在分类任务和目标检测任务上，都比基于残差结构的方法
技术小能手 6年前 4438

深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现

在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深
技术小能手 5年前 4847

基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？

研究背景 语音合成系统主要分为两类，拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后，合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面，物联网设备（例如智能音箱和智能电视）的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率
技术小能手 5年前 1691

基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？

![image](https://yqfile.alicdn.com/a0d7ff6ff20a44527613e380915391fc825a0462.png) 小叽导读：我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆
技术小能手 5年前 1043

基于深度前馈序列记忆网络，如何将语音合成速度提升四倍？

小叽导读：我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时，模型大小只有后者的四分之一，且合成速度是后者的四倍，非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。 作者：毕梦霄/
初商 5年前 503

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 4年前 847

书籍:Python深度学习项目 Python Deep Learning Projects - 2018.Pdf

简介 Python深度学习项目 使用Python和Keras掌握深度学习和神经网络架构的富有洞察力的项目 主要特点 探索跨计算机视觉，自然语言处理（NLP）和图像处理的深度学习 探索深度神经网络及其部署培训的最佳实践 访问流行的深度学习模型以及广泛使用的神经
python人工智能命理 5年前 3830

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