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一文帮你理解什么是深层置信网络(DBN)

随着机器学习的进步和深度学习的出现,一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络(Deep Belief Networks)本质上是一种具有生成能力的图形表示网络,即它生成当前示例的所有可能值。 深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合,

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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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CMU论文:一部深度学习发展史,看神经网络兴衰更替

以古为鉴,可知兴替。今天为大家带来一篇来自CMU的最新论文:On the Origin of Deep Learning,为读者回顾和解析深度学习的发展历史。 论文地址:https://128.84.21.199/abs/1702.07800 提要 本文回顾

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简单入门——深度学习笔记(Part I)

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍:Deepak Shah Deepak Shah毕业于德克萨斯奥斯汀分校,徒步旅行爱好者,目前是深度学习\数据科学实习生,研究领域专注于深度学习、编程、金融等方面。 个人主页

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深度学习让系统“看”懂短视频内容

伴随短视频的火热,用户规模、视频观看时长也在日益增长,而面对海量的视频,如何有效的推荐给用户、如何洞察热点事件成为了关键。美图数据部门北京技术总监赵丽丽,在LiveVideoStackCon 2017上与我们一同分享了深度学习在短视频视觉内容分析中的核心应用

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(zhuan) 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

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《中国人工智能学会通讯》——11.76 基于深度学习的特征表示模型

11.76 基于深度学习的特征表示模型 随着数据规模不断增大,深度学习在大数据分析中扮演着越来越重要的角色。图 5 显示了数据规模与性能之间的关系,传统学习算法在数据规模达到一定时性能几乎不再增加,而深度学习算法的性能会随着数据规模增加而增加。通过深度学习进

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《深度学习:Java语言实现》一一1.3人工智能与深度学习

1.3人工智能与深度学习 机器学习是人工智能第三波浪潮中碰撞出来的火花,作为一种数据挖掘方法,它既实用又强大;然而,即便采用了这种新的机器学习方法,要实现真正的人工智能似乎依旧遥遥无期。因为定义特征一直需要人为干预,这是阻挡机器学习实现人工智能的一面高墙。看

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