卷积神经网络中norm层

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手把手教你理解卷积神经网络

手把手教你理解卷积神经网络（一） 本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接，里边会有更为详细的解释。 确定宽度和填充(Stride and Padding) 让我们看看转换层，还记得滤波器、接受域和卷积
【方向】 6年前 4694

一步一步学用Tensorflow构建卷积神经网络

0. 简介 在过去，我写的主要都是“传统类”的机器学习文章，如朴素贝叶斯分类、逻辑回归和Perceptron算法。在过去的一年中，我一直在研究深度学习技术，因此，我想和大家分享一下如何使用Tensorflow从头开始构建和训练卷积神经网络。这样，我们以后就可
【方向】 6年前 19272

TensorFlow教程之完整教程 2.6 卷积神经网络

本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 卷积神经网络 注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一
知与谁同 6年前 2133

如何用FPGA加速卷积神经网络(CNN)？

以下主要引用自西安邮电大学李涛老师关于连接智能和符号智能的报告，以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slide，推荐大家去读下原文。 Scalable and Modularized RTL Compilation of Convoluti
玄学酱 6年前 2179

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

零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法

   神经元   神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示：       sigmoid函数的定义如下：     将其带入前面的式子，得
lhyxcxy 7年前 5030

神经网络训练细节与注意点

转载自良有以也 神经网络训练细节与注意点 本文主要包括以下内容： 梯度检查 合理性（Sanity）检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重：更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 参数更新 一阶（随机梯度下降）方法，动量方法，Nester
ayew 6年前 1345

使用循环神经网络-长短期记忆（RNN-LSTM）预测比特币和以太币价格

2017年对人工智能和加密货币来说是重要的一年, 我们见证了许多新的研究进展和突破。毋庸置疑，人工智能是当今甚至今后很长一段时间内最令人瞩目的技术之一。 而加密货币在这一年中的热度之高是我所没有预料到的，这是加密货币的一波大牛市，投资加密货币（例如，如比特币
【方向】 6年前 5202

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