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零基础入门深度学习(四):循环神经网络
投稿:Intelligent Software Development 团队介绍:团队成员来自一线互联网公司,工作在架构设计与优化、工程方法研究与实践的最前线,曾参与搜索、互联网广告、共有云/私有云等大型产品的设计、开发和技术优化工作。目前主要专注在机器学习
努力酱
6年前
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零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络
在前面的文章系列文章中,我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络,以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。 比如,
lhyxcxy
6年前
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深度全解卷积神经网络(附论文)
第一章 引言 一、本文动机 过去几年,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上(通常简称为 ConvNet 或 CNN),在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但相对而言,对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手
5年前
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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字
技术小能手
5年前
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从RNN到LSTM,性能良好的神经网络到底是如何工作的?
数十款阿里云产品限时折扣中,赶紧点击这里,领劵开始云上实践吧! 本次直播视频精彩回顾,戳这里! 直播涉及到的PPT,戳这里! 课程主讲简介: 于恒,阿里巴巴机器智能技术实验室技术专家,中科院计算所博士,研究方向是机器翻译,在自然语言处理和人工智能领域顶级国际会
9酒欣巧克力
5年前
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吴恩达对话LeCun:神经网络跌宕四十年
点击关注 异步图书,置顶公众号 每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识 参与文末话题讨论,每日赠送异步图书 ——异步小编 Yann LeCun,深度学习三巨头之一。 最近,这位AI领域的传奇大牛,接受了另一位大牛吴恩达的视频专访。在这次对话中,
异步社区
5年前
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【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)
更多深度文章,请关注云计算频道: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(
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告别深度学习炼丹术!谷歌大脑提出“权重无关”神经网络
来源:新智元 作者:新智元 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文约5600字,建议阅读10+分钟。 无需权重训练!谷歌再向深度学习炼丹术发起“攻击”。 [ 导读 ]神经网络训练中“权重”有多重要不言而喻。但现在,可以把权重抛诸脑后了。谷歌大脑最新研究提出
初商
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