循环神经网络 权值共享

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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 2487

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 4616

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 5066

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 5196

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 15096

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 2889

【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（
【方向】 6年前 28950

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 4年前 970

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