網(wǎng)易原創(chuàng)欄目《槽值》，微信公眾號(hào)槽值（id：caozhi163）浪讳，微博@槽值虹曙。情感八卦氓癌，槽值爆表，暖污暖污的槽值小妹等你撩统扳。
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曾經(jīng)的受害者家屬告訴你喘帚，江歌媽媽余生有多難
“江歌案”判了畅姊。 12個(gè)傷口，413天吹由。瘦弱的母親涡匀，在唯一的女兒殘忍被殺后，賣掉房子溉知，四處奔波陨瘩，在人性的千萬種不可預(yù)知中，保持冷靜级乍，條理清晰舌劳，拼了一條命只求換來真相。 而在不...
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集成學(xué)習(xí)系列(五)-GBDT(梯度提升決策樹)以前一直以為GBDT算法十分的什么玫荣，而且十分難懂甚淡，但是最近看了李航老師的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》一書的第八章，從AdaBoost算法捅厂，到通過前向分步算法來解釋AdaBoost算法贯卦，再...
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如何調(diào)教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前有問一些朋友意見，都說根本不懂你這貨在胡說八道什么焙贷∧旄睿或許是學(xué)藝不精，加上表達(dá)能力捉雞吧辙芍。但是做事總得有始有終啡彬，只要能看到有個(gè)人點(diǎn)開，那就有勇氣把都寫完故硅。盡自己最大的努力去...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瘦身：SqueezeNet今年二月份庶灿，UC Berkeley和Stanford一幫人在arXiv貼了一篇文章： SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x ...
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TensorFlow從0到1 - 13 - AI馴獸師：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)教綜述TensorFlow從0到1系列回顧 在未來的AI時(shí)代，“手工程序”將變得越發(fā)稀有吃衅，而基于通用AI程序往踢，通過大數(shù)據(jù)“習(xí)得”而生的程序，會(huì)無所不在徘层。到那時(shí)峻呕，程序員將光榮卸任，取...
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【譯】如何應(yīng)對(duì) CNN 中的過擬合問題個(gè)人主頁：http://hellogod.cn 什么是卷積惑灵、最大池化和 Dropout山上？ 這篇文章是深度學(xué)習(xí)系列中一篇文章。請(qǐng)查看#系列1和#系列2 歡迎來到本系列教程的第三...
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看完這個(gè)英支，貌似知道了一些深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題：體重、腰粗哮伟、難推倒深度學(xué)習(xí)是很強(qiáng)大干花，幾乎可以通過足夠的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出各種各樣復(fù)雜函數(shù)妄帘。但缺點(diǎn)是，難以訓(xùn)練出滿意的結(jié)果池凄。與許多游戲中的強(qiáng)力角色一樣抡驼，雖然成長值高，練級(jí)卻困難肿仑≈旅耍花好半天，練個(gè)半死尤慰，才見...
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通道洗牌馏锡、變形卷積核、可分離卷積伟端？盤點(diǎn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中十大令人拍案叫絕的操作杯道。CNN從2012年的AlexNet發(fā)展至今，科學(xué)家們發(fā)明出各種各樣的CNN模型责蝠，一個(gè)比一個(gè)深党巾，一個(gè)比一個(gè)準(zhǔn)確，一個(gè)比一個(gè)輕量霜医。我下面會(huì)對(duì)近幾年一些具有變革性的工作進(jìn)行簡單盤點(diǎn)...
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紙上得來終覺淺肴敛，絕知此事要躬行创肥。<br>個(gè)人博客：<a href="http://noahsnail.com" rel="nofollow" target="_blank">http://noahsnail.com</a><br>CSDN博客：<a href="http://blog.csdn.net/quincuntial" rel="nofollow" target="_blank">http://blog.csdn.net/quincuntial</a>
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AlexNet論文翻譯——中文版聲明：作者翻譯論文僅為學(xué)習(xí)，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系作者刪除博文值朋，謝謝叹侄！ 翻譯論文匯總：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-paper...
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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—VGG網(wǎng)絡(luò)翻譯—中文版翻譯論文匯總：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Very Deep Convolut...
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ResNet論文翻譯——中文版聲明：作者翻譯論文僅為學(xué)習(xí)，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系作者刪除博文昨登，謝謝趾代！ 翻譯論文匯總：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-paper...
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GoogLeNet論文翻譯——中文版文章作者：Tyan博客：noahsnail.com | CSDN | 簡書 聲明：作者翻譯論文僅為學(xué)習(xí)，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系作者刪除博文丰辣，謝謝撒强！ 翻譯論文匯總：https://gi...
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滑動(dòng)平均模型在Tensorflow中的應(yīng)用
目的 在Tensorflow的教程里面，使用梯度下降算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)笙什，都會(huì)提到一個(gè)使模型更加健壯的策略飘哨，即滑動(dòng)平均模型。本文基于最近一段時(shí)間的學(xué)習(xí)琐凭，記錄一下自己的理解芽隆。 基...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法小結(jié)與收割offer遇到的問題
機(jī)器學(xué)習(xí)是做NLP和計(jì)算機(jī)視覺這類應(yīng)用算法的基礎(chǔ)，雖然現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)模型大行其道，但是懂一些傳統(tǒng)算法的原理和它們之間的區(qū)別還是很有必要的胚吁⊙捞桑可以幫助我們做一些模型選擇。本篇博文就...
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從MLP到SVM
任務(wù)簡報(bào) 目標(biāo)：把全連接層的特征保存下來腕扶，然后訓(xùn)練SVM分類器第一步：提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)的特征第二步：訓(xùn)練SVM分類器第三步：在驗(yàn)證集上進(jìn)行測試 這是一個(gè)隔靴搔癢的答案孽拷。...
