卷积神经网络 用途
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深度学习之 TensorFlow(四):卷积神经网络
基础概念: 卷积神经网络(CNN):属于人工神经网络的一种,它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样,需要对数据进行特征提取和数据重建,可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图形的变形等
希希里之海
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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吴恩达对话LeCun:神经网络跌宕四十年
点击关注 异步图书,置顶公众号 每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识 参与文末话题讨论,每日赠送异步图书 ——异步小编 Yann LeCun,深度学习三巨头之一。 最近,这位AI领域的传奇大牛,接受了另一位大牛吴恩达的视频专访。在这次对话中,
异步社区
6年前
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【深度学习之美】卷地风来忽吹散,积得飘零美如画(入门系列之十)
系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四)Hell
玉來愈宏
7年前
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谷歌破解围棋难题,Facebook说我们先做到的
谷歌DeepMind团队在最新一期《Nature》上发表论文称,他们研发的人工智能算法击败了欧洲围棋冠军Fan Hui,同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手。而帮助他们解决这个人工智能历史难题的关键是使用了政策网络(policy network)
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知与谁同
7年前
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从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积
青衫无名
7年前
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一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别
从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。
玄学酱
7年前
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