卷积神经网络 调参
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卷积神经网络(CNN)新手指南
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)新手指南 引言 卷积神经网络:听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合,但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角,那一年A
青衫无名
7年前
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用风格迁移搞事情!超越艺术字:卷积神经网络打造最美汉字
曾几何时,小学的我们上机课时最喜欢摆弄的就是 word 的艺术字,丑陋的效果并不能阻挡我们在每个角落塞进七彩的字体....... ▲ “七彩”的艺术字 但是时代不同了,我们现在已经有了各种先进的 PS 软件,我们已经可以做出这样的艺术字: ▲ 各种PS艺术字
技术小能手
6年前
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神经网络CNN训练心得--调参经验
1.样本要随机化,防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考:为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要,几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learni
@dailidong@
8年前
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【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)
更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 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(
【方向】
7年前
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玉來愈宏
7年前
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【何恺明最新论文】非局部神经网络,打造未来神经网络基本组件
大神 Kaiming He 日前在 arXiv 上新挂出来一篇论文,标题延续了一贯的简洁风格,叫做《非局部神经网络》(Non-local Neural Networks)。 这是一篇 CMU 与 FAIR 合作的论文,第一作者是 CMU 的 Xiaolong
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YJango:TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示
目录 前言 机器学习 两大模块:数据、模型 三个阶段:训练、评估、预测 优势 实现 数据集:TFRecord+Dataset 定义input_fn 定义model_fn 正向传播 CNN:二维卷积层 RNN:循环层(双向循环层) CNN+RNN:一维卷积层+
yjango
6年前
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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
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