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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
5年前
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第2期Talk实录 | 词向量的几何分布及其应用
[ Q & A ] 本次 Talk 中涉及的三篇 paper 如下: https://arxiv.org/abs/1702.01417 https://arxiv.org/abs/1611.09799 https://arxiv.org/abs/1610.0
青衫无名
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一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧
通用技巧 有些技巧对你来说可能就是明摆着的事,但在某些时候可能却并非如此,也可能存在不适用的情况,甚至对你的特定任务来说,可能不是一个好的技巧,所以使用时需要务必要谨慎! 使用 ADAM 优化器 确实很有效。与更传统的优化器相比,如 Vanilla 梯度下降法
技术小能手
6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
6年前
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浅谈神经网络算法
我们在设计机器学习系统时,特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍神经网络。 1.最简
长征6号
8年前
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ArcEngine中最短路径的实现
原文 ArcEngine中最短路径的实现 最短路径分析属于ArcGIS的网络分析范畴。而ArcGIS的网络分析分为两类,分别是基于几何网络和网络数据集的网络分析。它们都可以实现最短路径功能。下面先介绍基于几何网络的最短路径分析的实现。以后会陆续介绍基于网络数
橘子红了呐
7年前
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CMU论文:一部深度学习发展史,看神经网络兴衰更替
以古为鉴,可知兴替。今天为大家带来一篇来自CMU的最新论文:On the Origin of Deep Learning,为读者回顾和解析深度学习的发展历史。 论文地址:https://128.84.21.199/abs/1702.07800 提要 本文回顾
知与谁同
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纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part2
纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part1 在第一部分中,我们主要介绍了两个非常重要的概念:仿射变换和双线性插值,并了解到这两个概念对于理解空间变换网络( Spatial Transformer Networks )非常重要。 在这篇文章中,我们将详细介
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