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Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

目录: ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●

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深度全解卷积神经网络(附论文)

第一章 引言 一、本文动机 过去几年,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上(通常简称为 ConvNet 或 CNN),在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但相对而言,对这些方法的理论理解及对结果的解释还

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图神经网络的表达能力与 Weisfeiler-Lehman 测试

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 你有没有这样的一种感觉,图深度学习就是一堆启发式的东西,有时会起作用,但没有人知道为什么。在本文中,作者讨论了图同构问题,图同构测试的 Weisfeiler

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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字

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理解计算 从根号2到AlphaGo 第3季神经网络的数学模型

1910年,英国哲学家伯特兰·罗素(Bertrand Russell )和其老师怀特海(Alfred North Whitehead)合著的《数学原理》一书问世,这本书是如此的深奥,尤其对中国人而言,因为直到100多年后的今天,仍然没有完整而权威的中译本(能看

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【一文看懂】深度神经网络加速和压缩新进展年度报告

郑板桥在《赠君谋父子》一诗中曾写道, “删繁就简三秋树,领异标新二月花。” 这句诗讲的是,在画作最易流于枝蔓的兰竹时,要去掉其繁杂使之趋于简明如“三秋之树”;而针对不同的意境要有发散的引申,从而使每幅作品都如“二月之花”般新颖。 其实在人工智能领域,深度神经

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深度学习综述

本文上半部分深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势,下半部分则详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用,并对深度学习技术的未来发展进行展望。 深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著

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10. 普通话中基于音节的序列 - 序列语音识别的基于音节的序列 - 序列语音识别 作者:周世宇,林浩东,许旭,许波 由INTERSPEECH2018接受 机构:中国科学院大学 摘要:基于序列注意的模型最近在自动语音识别(ASR)任务中显示出非常有希望的结果,

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