1998万俗， 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)走哺，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(méi)有應(yīng)用GPU...
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按時(shí)間軸簡(jiǎn)述九大卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) -
seq2seq 入門本文結(jié)構(gòu)： 什么是 seq2seq振定？ Encoder–Decoder 結(jié)構(gòu)？ seq2seq 結(jié)構(gòu)饼问？ 什么是 seq2seq骑素？ seq2seq 是一個(gè) Encoder–Dec...
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凸優(yōu)化有什么用本文結(jié)構(gòu)： 凸優(yōu)化有什么用鲫忍？ 什么是凸優(yōu)化逐抑？ 凸優(yōu)化有什么用鸠儿？ 鑒于本文中公式比較多，先把凸優(yōu)化的意義寫出來(lái)吧厕氨，就會(huì)對(duì)它更有興趣进每。 我們知道在機(jī)器學(xué)習(xí)中，要做的核心工作之一就...
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理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)作者： Christopher Olah （OpenAI）譯者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文鏈接：https:...
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詳解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network)今天的學(xué)習(xí)資料是這篇文章命斧，寫的非常詳細(xì)田晚，有理論有代碼，本文是補(bǔ)充一些小細(xì)節(jié)国葬，可以二者結(jié)合看效果更好：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/5...
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對(duì)比學(xué)習(xí)用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參考：各模型完整代碼周莫煩的教學(xué)網(wǎng)站這個(gè)網(wǎng)站上有很多機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的教學(xué)視頻，推薦上去學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)斯嚎。 Keras 是一個(gè)兼容 Theano 和 Tensorflow 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高級(jí)...
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簡(jiǎn)書(shū)晚報(bào)161023——《走出“舒適區(qū)”不如處處“舒適區(qū)”》心理·反雞湯――走出“舒適區(qū)”不如處處“舒適區(qū)” 作者：澄澈Zoe 這很不容易，這需要我們接納自己的有限的能力，接納自己的不完美愿待，生活的不完美实撒，接納自己舒適與不舒適的狀態(tài)。而...
