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torch 神经网络 相关的博客
机器视觉与卷积神经网络
根据2016年嵌入式视觉联盟进行的嵌入式视觉开发者调查2,77%的受访者表示目前正在或计划将要利用神经网络来处理分类工作。卷积神经网络并不是一个最近才出现的新概念。但是随着机器视觉的发展,卷积神经网络的应用也变得越来越重要了。 机器视觉卷积神经网络.jpg
朗锐智科1
7年前
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TensorFlow实现神经网络入门篇
更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到
【方向】
6年前
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教你用TensorFlow实现神经网络(附代码)
如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋,但是还没有开始,在这里或许是你开始的第一步。 在这篇文章中,我将介绍Tensor
技术小能手
6年前
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PyTorch可视化理解卷积神经网络
如今,机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99%级别的准确率。生活中,我们每天都会运用到这一点,比如,智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】
5年前
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一篇卷积神经网络的编年史
人工神经网络模型整体上的发展过程如下图所示: 上图对比了本文所述的各种神经网络之间,操作复杂度和精度之间的关系。 LeNet5 1998, Yann LeCun 的 LeNet5。 图像特征分布在整个图像上。 在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时,具有可学
玄学酱
7年前
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写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习
四、神经网络和深度学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者:Vishal Maini 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 深度神经
布客飞龙
6年前
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Pytorch中自定义神经网络卷积核权重
Pytorch中自定义神经网络卷积核权重 1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱,究其原因之一是神经网络的便利性,使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可,搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸,输入输出通道数,卷积方式
幸运券发放
4年前
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Facebook 基于十亿单词量构建高效神经网络模型
使用神经网络进行序列预测是众所周知的计算机科学问题,在语音识别、机器翻译、语言建模和其他领域中都有着广泛的应用。这种预测使用的模型对计算能力要求很高,这限制了它们的实际应用。 Facebook AI Research的科学家设计了自适应的softmax算法,
boxti
7年前
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torch 神经网络 相关的问答
HPC服务上安装问题:Failed connect to mirrors.aliyun.com:80; Operation now in progress
你好,在安装Torch的过程中(http://torch.ch/docs/getting-started.html)执行预安装步骤bash install-deps;报错: http://mirrors.aliyun.com/centos/7/os/x86_
xpeng
8年前
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