神经网络与深度卷积ppt

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神经网络与深度卷积ppt 相关的博客

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
forlovess 7年前 1345

如何实现模拟人类视觉注意力的循环神经网络？

我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低
玄学酱 8年前 941

殊途同归还是渐行渐远？MIT神经科学教授James DiCarlo谈如何通过人类神经理解神经网络

雷锋网 AI 科技评论按：国际计算机视觉与模式识别顶级会议CVPR 2017于 7 月 21 日至7 月 26 日在美国夏威夷召开。我们的记者团也特赴夏威夷为大家带来一手报道。 全体大演讲：灵长类视觉理解的反向工程 当地时间 7 月 25日，James DiC
云栖大讲堂 8年前 1248

理论与实践中的CNN模型结构，如何引领深度学习热潮

摘要： 深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法，本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程，从一切的开始LeNet，到王者归来AlexNet，再到如今的CNN模型引领深
nirvanalucky 7年前 3382

深度学习入门：几幅手稿讲解CNN

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 学习深度神经网络方面的算法已经有一段时间了，对目前比较经典的模型也有了一些了解。这种曾经一度低迷的方法现在已经吸引了很多领域的目光，在几年前仅仅存在于研究者想象中的应用，近几年也相继被深度学习方法实现了。 无论是对数据
行者武松 8年前 1302

吴恩达 NIPS 2016：利用深度学习开发人工智能应用的基本要点（含唯一的中文版PPT）

雷锋网按：为了方便读者学习和收藏，雷锋网(公众号：雷锋网)特地把吴恩达教授在NIPS 2016大会中的PPT做为中文版，由三川和亚峰联合编译并制作。 今日，在第 30 届神经信息处理系统大会（NIPS 2016）中，百度首席科学家吴恩达教授发表演讲：《利用深度
青衫无名 8年前 2827

端上智能——深度学习模型压缩与加速

摘要：随着深度学习网络规模的增大，计算复杂度随之增高，严重限制了其在手机等智能设备上的应用。如何使用深度学习来对模型进行压缩和加速，并且保持几乎一样的精度？本文将为大家详细介绍两种模型压缩算法，并展示了阿里巴巴模型压缩平台和前向推理工具。 数十款阿里云产品限时
聒小小噪 7年前 6080

深度学习全网最全学习资料汇总之入门篇

作为人工智能领域一个重要的研究分支，深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，包括语音识别，语义理解，图像识别，大数据分析等等，甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位，我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了
玄学酱 8年前 3530

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