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BP神经网络基础算法
BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化,随机
码农笔录
6年前
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机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑
近年来机器学习、AI领域随着深度神经网络(DNN)的崛起而迎来新一波的春天,尤其最近两年无论学界还是业界,或是各大媒体,甚至文盲老百姓都言必称“智能”。关于这方面,可讨论的东西实在太多太多,我不想写成一本厚厚的书,所以在此仅以机器学习在计算机视觉和图像领域的
沉默术士
7年前
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机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑
近年来机器学习、AI领域随着深度神经网络(DNN)的崛起而迎来新一波的春天,尤其最近两年无论学界还是业界,或是各大媒体,甚至文盲老百姓都言必称“智能”。关于这方面,可讨论的东西实在太多太多,我不想写成一本厚厚的书,所以在此仅以机器学习在计算机视觉和图像领域的
小旋风柴进
7年前
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一文概览图卷积网络基本结构和最新进展(附视频&代码)
本文介绍了图卷积网络的基本结构和最新的研究进展,并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接:https://github.com/tkip
技术小能手
7年前
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扫描大脑活动,AI就可以知道你在想什么
计算机似乎已经能读懂我们的思想了。 谷歌的自动填充功能、Facebook的好友推荐,还有浏览网站时定向投放的广告,这些功能让你不禁好奇:“他们怎么知道我的需求?”计算机“读心术”的发展虽然缓慢,但越来越接近现实。日本京都的研究团队开展了一项研究,堪称该领域的
玄学酱
6年前
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CTPN_论文阅读总结
论文全名:Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 1.摘要 (1)本文提出新型网络CTPN,用于自然图像中的文本行定位。CTPN直接在卷积特征映射中的一系
ysyouaremyall
6年前
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独家 | 如何解决深度学习泛化理论
我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。 动机 深度学习目前正被用于方方面面。但是,人们经常批评它缺乏一个基础理论,能够完全解释其为什么能如此神奇。最近,神经信息处理系统大会(NIPS)的时间测试奖(Test-of-Time)得主将深度学习
技术小能手
6年前
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福音:不懂代码也能用TensorFlow做验证码识别了
项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer,欢迎各位大佬们指点 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,对于验证码识别有刚需的朋友们,无需阅读代码,几个参数任何人都能使用机器学习技术训练一个模型
kerlomz-13076
6年前
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图像识别【问答合集】
图像识别技术的使用领域 https://yq.aliyun.com/ask/193950 语音识别和图像识别的区别 https://yq.aliyun.com/ask/193981 有没有比现在DeepLearning/CNN更好的图像识别方法 ht
我是管理员
6年前
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