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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 5196

开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略

来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决
商业新知 5年前 2027

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二）

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二） 心律失常数据库 目前，国际上公认的标准数据库包含四个，分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH（Massachusetts Institute of Te
优惠码发放 4年前 319

一文了解自然语言处理神经史（下）

2014年-序列到序列模型 2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。在该框架中，编码器神经网络逐个符号地处理句子并将其压缩成矢量表示; 然后，解码器神经网络基于编码器状态逐个符号地预测输出符
【方向】 5年前 1758

脑芯编：窥脑究竟，织网造芯（二）

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者痴笑，矽说（微信号：silicon_talks）主笔。本文为《脑芯编：窥脑究竟，织网造芯》系列第二篇。 〈二〉几重卷积几重生 蜘蛛结网，是为了捕食昆虫； 蜘蛛侠结网，是为了拯救世界； 码农Data Scientist (~d
青衫无名 7年前 1091

2020机器学习框架走向大融合！Jeff Dean、PyTorch之父等展望AI大势

人工智能不再准备有一天改变世界，它正在改变世界。新年伊始，VentureBeat转向了AI领域最敏锐的头脑，重新审视了2019年取得的进步，并展望了机器学习在2020年将如何发展。 受访者包括Google AI负责人Jeff Dean、PyTorch的创始人
xang 4年前 2912

十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理 | 代码+论文

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 生成对抗网络（GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快，而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。 GANs最先是由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow提出，已在图像生成
行者武松 6年前 2422

关于深度学习：大神Yoshua Bengio提供了26条经验

雷锋网按：本文译者刘翔宇，中通软开发工程师，关注机器学习、神经网络、模式识别。 1、分布式表示（distributed representations）的需要 在Yoshua Bengio开始的讲座上，他说“这是我重点讲述的幻灯片”。下图就是这张幻灯片： 假设
青衫无名 7年前 1243

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