作者: 知与谁同
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5年前
神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如： 你的网
作者: yabmarlboro
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5年前
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
作者: 小旋风柴进
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5年前
引言 在离人工智能越来越近的今天，研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓，期待也越来越高。 我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看，而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听（比如百度
作者: 禾路
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4年前
网络化部署一直是我非常想做的，现在已经基本看到了门路。今天早上实验，发现在手机上的支持也非常好（对于相机的支持还差一点），证明B/S结构的框架是非常有生命力的。下一步就是要将这个过程深化、总结，并且封装出来。我罗列了以下具体工作，分为三天完成 1、如何将服务长
作者: apachecn_飞龙
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4年前
第14章 循环神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @alexcheen @飞龙 校对：@飞龙 击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调
作者: 郭大瘦
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5年前
本文为CS231n-2017 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition中Note:Linear Classification的中文翻译 线性分类 在上一节中我们介绍了图像分类的问题，这个问题中讲
作者: fdvdx
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4年前
第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Special applications: Face recognition &Neural style transfer） 4.1 什么是人脸识别？（What is face recognition?） 4.2 O
作者: 【方向】
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4年前
数据科学家Jeremy Howard在fast.ai的《生成对抗网络（GAN）》课程中曾经讲过这样一句话： “从本质上来说，生成对抗网络（GAN）是一种特殊的损失函数。” 你是否能够理解这句话的意思？读完本文，你会更好的理解这句话的含义。 神经网络的函数逼近
