作者: 玄学酱
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5年前
什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
作者: 大黄有故事
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5年前
卷积层 CNN中卷积层的作用： CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言，图片是一个二
作者: 技术小能手
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4年前
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
作者: 刘新伟
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5年前
深度学习 最容易读进去的深度学习科普贴 关于深度学习，这可能是你最容易读进去的科普贴了（一） 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 深度学习入门必看的书和论文？有哪些必备的技能需学习？ [转]《零基础入门深度学习》系列文章（教程+代码） 深度学习
作者: 异步社区
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4年前
AI消除 bug ，彻底了实现了“bug-free″？ 又一代码清库的惨案发生了，不过这次要背锅是 AI。 近日，美国最大点评网站 Yelp 的工程师训练的神经网络闯祸了。他们训练了一个用来消除 bug 的神经网络，万万没想到，该网络把所有代码都删除了，从根上
作者: fdvdx
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5年前
深度学习(11)：序列模型 2018-03-09 采用循环神经网络能够建立各种各样的序列模型（Sequence Model）。加入一些注意力机制，能够使这些序列模型更加强大。 Seq2Seq模型 2014年Cho等人在论文[Learning Phrase R
作者: 【方向】
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4年前
一、免费书籍随意读： 1．《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》 本书作者张玉宏博士在阿里云云栖社区为读者免费呈现部分书中文字： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一） 人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二
作者: 泡泡浅眠
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5年前
善于包装概念的IBM再次出手。在中国新春开年，IBM抛出“认知商业”概念，并与过去的“e-Business、智慧地球”相提并论。本文试图分析，这个“认知商业”是什么，IBM为何提出该概念，它能否借此机会转型？ “认知”是什么？ 不要被认知商业这个词搞糊涂。它
