發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：遼寧
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特征向量（Feature Vectors）角點(diǎn)與目標(biāo)檢測(cè)(Corners and Object Detection) 已經(jīng)可以從圖像中提取基于形狀的特征，如何使用這一組特征來(lái)檢測(cè)整個(gè)對(duì)象筋岛，以山峰圖像角點(diǎn)檢測(cè)舉例： 假...
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Sigmoid函數(shù)的求導(dǎo)證明前文提到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的Sigmoid函數(shù)，實(shí)際上在反向傳播中還會(huì)用到Sigmoid的導(dǎo)數(shù)晒哄，形式很簡(jiǎn)單: s(x)*(1-s(x))睁宰，但是我想把這個(gè)過(guò)程自己推導(dǎo)一次，順便復(fù)習(xí)一...
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一枚測(cè)試工程師红符，一枚敏捷愛(ài)好者，相信記錄和分享能夠給自己和他人帶來(lái)成長(zhǎng)劫映！
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PyCharm：如何新建你的第一個(gè)Python程序當(dāng)您第一次啟動(dòng)PyCharm的時(shí)候违孝，他會(huì)問(wèn)你要使用的鍵盤(pán)布局和主題，我用的是默認(rèn)風(fēng)格泳赋。 可以用如下默認(rèn)路徑雌桑，C:\Users\yatyang\PycharmProjects,...
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CPC2020.03.21更新 最近自監(jiān)督學(xué)習(xí)引起了非常廣泛的討論，知乎大佬們寫(xiě)了一些非常好的總結(jié)祖今，供大家參考： 真正的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之一——Contrastive Predictiv...
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Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的譜標(biāo)準(zhǔn)化 摘要：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)研究中的一個(gè)挑戰(zhàn)就是它訓(xùn)練的不穩(wěn)定性。在本篇文章中徐绑，我們提出了一種新的稱為譜標(biāo)準(zhǔn)化的權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)來(lái)穩(wěn)定分辨器的訓(xùn)練邪驮。我們的新的標(biāo)準(zhǔn)...
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文章寫(xiě)得很清晰，謝謝~
DCGAN深度卷積生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
所謂的對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以歸結(jié)為unsupervised learning 或者 generative model傲茄。從無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行feature representati...
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讀完這100篇論文 就能成大數(shù)據(jù)高手作者：Anil Madan** 譯者：張玉宏 文源：LinkeDin 轉(zhuǎn)自：CSDN**PayPal高級(jí)工程總監(jiān)Anil Madan寫(xiě)了篇大數(shù)據(jù)的文章毅访，...
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深度學(xué)習(xí)研習(xí)過(guò)程
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DCGAN深度卷積生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
所謂的對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以歸結(jié)為unsupervised learning 或者 generative model喻粹。從無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行feature representati...
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代碼怎樣review守呜？
1. 說(shuō)明 一個(gè)好的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，一定會(huì)有產(chǎn)品迭代這樣的過(guò)程，而代碼Review查乒，即就是代碼再次查看評(píng)審就顯得尤為重要弥喉，那么接下來(lái)我們就來(lái)看下什么是代碼Review、何時(shí)該...
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梯度上升和梯度下降
區(qū)別 函數(shù)上當(dāng)前點(diǎn)對(duì)應(yīng)的梯度方向是增大最快的方向，反方向是減小最快的方向 梯度上升 要計(jì)算的是函數(shù)的極大值憔晒，如最大化似然函數(shù)，加上學(xué)習(xí)率 * 梯度θ ? θ + α * ???...
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