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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
6年前
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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱
7年前
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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
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章 循环神经网络
第14章 循环神经网络 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @alexcheen @飞龙 校对:@飞龙 击球手击出垒球,你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它,不断调
布客飞龙
6年前
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《深度学习:Java语言实现》一一2.5神经网络的理论和算法
2.5神经网络的理论和算法 前面一节,你已经了解了使用机器学习进行数据分析的一般流程。这一节,我们会介绍神经网络的理论及算法(神经网络是机器学习众多方法之一),为接下来的深度学习内容做铺垫。 虽然我们只是轻描淡写地说 “神经网络”,它们的历史其实极其悠久。首
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深度学习中的Normalization模型(附实例&公式)
本文以非常宏大和透彻的视角分析了深度学习中的多种Normalization模型,从一个新的数学视角分析了BN算法为什么有效。 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/8d24b852
初商
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Euler 今日问世!国内首个工业级的图深度学习开源框架,阿里妈妈造
千呼万唤始出来!阿里妈妈正式公布重磅开源项目——图深度学习框架Euler。这是国内首个在核心业务大规模应用后开源的图深度学习框架。此次开源,Euler内置了大量的算法供用户直接使用,相关代码已经可在GitHub上进行下载。 图学习和深度学习都是人工智能的一个
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5年前
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