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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
技术小能手
7年前
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卷积为何有效
要回答卷积为何有效,恐怕大家都要去看看这篇论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》,它将每个卷积层的输出反卷积然后展示出来,让我们知道每一层的卷积到底是学习到了什么特征。这是这篇论文的翻
woooow
6年前
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深度神经网络可视化工具集锦
TensorBoard:TensorFlow集成可视化工具 GitHub官方项目:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboard TensorBoard
玄学酱
7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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一小时神经网络从入门到精通(放弃)
前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多公式也是不求甚解,因此这篇文章是尝试用自己的语言
SpiritYa
6年前
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ICML 2019 | 神经网络的可解释性,从经验主义到数学建模
雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按,本文作者张拳石,上海交通大学副教授,研究方向为机器学习、计算机视觉,本文首发于知乎,雷锋网 AI 科技评论获其授权转载。以下为正文内容。 本来想把题目取为「从炼丹到化学」,但是这样的题目太言过其实,远不是近期可以做到
雷锋网
5年前
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反向传播算法
原文:http://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 【参考文献】 [1] 技术向:一文读懂卷积神经网络CNN [2] Gradient [3] http://colah.github.io/po
lhyxcxy
8年前
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(zhuan) 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇
This blog from : http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309351000224077630868614681&u=5070353058&m=4077873754872790&cu=5070353058
我是wangxiao-23158
8年前
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