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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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