一、反向傳播思想： 1同诫、計(jì)算出輸出與標(biāo)簽間的損失函數(shù)值艺骂，然后計(jì)算其相對(duì)于每個(gè)神經(jīng)元的梯度，根據(jù)梯度方向更新權(quán)值。 （1）將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入到ANN的輸入層稠茂，經(jīng)過隱藏層，最后達(dá)到...
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機(jī)器學(xué)習(xí)刑棵、深度學(xué)習(xí) 知識(shí)點(diǎn)總結(jié)及面試題
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50行代碼實(shí)現(xiàn)GAN人生苦短我用GAN 首先聲明一下诱担，本教程面向入門吃瓜群眾，大诺绲可以繞道蔫仙，閑話不多說，先方一波廣告丐箩。（高級(jí)GAN玩法）摇邦，怎么說，我越來越感覺到人工智能正在迎來生成模型的時(shí)代屎勘，以...
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人工智能愛好者概漱，中南大學(xué)控制科學(xué)與工程碩士丑慎，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的一位大神級(jí)人物，魔術(shù)師瓤摧， 個(gè)人主頁：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fjinfagang.gitlab.io" target="_blank">https://jinfagang.gitlab.io</a>
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按時(shí)間軸簡述九大卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1998竿裂， Yann LeCun 的 LeNet5 圖像特征分布在整個(gè)圖像上在具有很少參數(shù)的多個(gè)位置上提取類似特征時(shí)，具有可學(xué)習(xí)的參數(shù)的卷積是個(gè)比較有效的方法在沒有應(yīng)用GPU...
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十個(gè)主題，最全的優(yōu)秀 TensorFlow 相關(guān)資源列表摘要: 一個(gè)精心挑選的有關(guān) TensorFlow 的實(shí)踐 产喉、庫和項(xiàng)目的列表捂掰。全網(wǎng)最全！ 什么是 TensorFlow曾沈？ TensorFlow 是一個(gè)開源軟件庫这嚣，用于使用數(shù)據(jù)流...
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一篇文章掌握TensorFlow深度學(xué)習(xí)作者: 陳迪豪，就職小米科技塞俱，深度學(xué)習(xí)工程師姐帚，TensorFlow代碼提交者。 TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架 Google不僅是大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的領(lǐng)導(dǎo)者障涯，在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)...
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兩種丟包處理策略:丟包重傳 和 FEC(前向糾錯(cuò))兩種丟包處理策略 為了保證實(shí)時(shí)性唯蝶，通常適應(yīng)UDP協(xié)議來針對(duì)RTP數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸九秀，而UDP無法保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量，所以在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不好的時(shí)候粘我，丟包是經(jīng)常出現(xiàn)的問題鼓蜒，有什么策略來改善...
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自己寫個(gè) PrismaSirajology的視頻鏈接 前一段時(shí)間特別火的 Prisma 大家都玩了么痹换，看了這篇文章后，你也可以自己寫一個(gè) Prisma 迷你版了都弹。 這個(gè) idea 最開始起源于 G...
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機(jī)器學(xué)習(xí)&人工智能博文鏈接匯總?? 周日到周四更新 ?? 145 蝸牛的歷程： [入門問題][機(jī)器學(xué)習(xí)][聊天機(jī)器人][好玩兒的人工智能應(yīng)用實(shí)例][TensorFlow][深度學(xué)習(xí)][強(qiáng)化學(xué)習(xí)][神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)][...
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我是 Alice<br>喜歡人工智能畅厢，行動(dòng)派<br>創(chuàng)造力冯痢，思考力，學(xué)習(xí)力提升修煉進(jìn)行中<br>歡迎志同道合的小伙伴們和我一起學(xué)習(xí)<br>微信：XerDudu框杜，備注簡書<br>公眾號(hào)：極客X養(yǎng)成計(jì)劃<br>轉(zhuǎn)載記得聯(lián)系作者哦浦楣！
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)椒振，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘梧乘，計(jì)算機(jī)視覺等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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本專題招募管理員选调，有意向請(qǐng)簡信私聊夹供，謝謝！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)仁堪，深度學(xué)習(xí)哮洽，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)弦聂。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機(jī)器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流鸟辅，相互學(xué)習(xí)！
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分享深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)捺檬、計(jì)算機(jī)視覺再层、模式識(shí)別、資源語言處理堡纬、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的一些技術(shù)
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