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学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型。 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息。信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量、文档点击历史、文档前链数目、文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数

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深度学习框架Caffe源码解析

相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架,也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角,对Caffe源码进行解析。 Caffe总体架构 Caffe框架主要有五个组件,Blob,Solv

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比人工还准确!看深度学习如何对源码进行分类

编程语言是软件开发行业的主要工具。自20世纪40年代以来,已经出现了数百种编程语言,并且每天都有大量的各种编程语言的代码被推送到代码库中。 我们认为,根据代码识别编程语言的源代码分类器将是一个非常有用的工具,因为它可用于在线自动语法高亮和标签建议,比如可用在

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Google论文解读:轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用。 如果你对本文工作感兴趣,点击底部的阅读原文即可查看原论文。

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深度学习必备手册(上)

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 请收下这份关于人工智能的根目录——博客整理系列(一) 关于数据科学的那些事——博客整理系列(二) 机器学习必备手册——博客整理系列(三) 扩展眼界的都在这——博客整理系列(

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[雪峰磁针石博客]2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)

Solutions Review审查了许多机器学习书籍,根据相关性,流行度,评分,发布日期以及增加业务价值的能力,精心挑选了顶级机器学习书籍。 列出的每本书至少有15个亚马逊用户评论,评分为4.0或更高。 您将在下面找到该领域公认的领导者,专家和技术专业人员

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TFQ量子计算体验

问题 一直很苦恼深度学习对GPU的依赖,也很羡慕那些土豪玩家动不动几十张N卡训练各种复杂网络模型 各种打比赛,各种刷论文 可是身为草根屌丝的我,积累了N年也只有一个capability为4的显卡,难道就没办法玩复杂模型了吗? 于是我便开始不断琢磨使用更少量的

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IOS平台TensorFlow实践:逻辑斯蒂回归(附源码)(一)

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 作者简介: MATTHIJS HOLLEMANS 荷兰人,独立开发者,专注于底层编码,GPU优化和算法研究。目前研究方向为IOS上的深度学习及其在APP上的应用。 推特地址

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