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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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一小时神经网络从入门到精通(放弃)

前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多公式也是不求甚解,因此这篇文章是尝试用自己的语言

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零基础入门深度学习(四):循环神经网络

投稿:Intelligent Software Development 团队介绍:团队成员来自一线互联网公司,工作在架构设计与优化、工程方法研究与实践的最前线,曾参与搜索、互联网广告、共有云/私有云等大型产品的设计、开发和技术优化工作。目前主要专注在机器学习

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零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络

  在前面的文章系列文章中,我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络,以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。   比如,

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基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

研究背景 语音合成系统主要分为两类,拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后,合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面,物联网设备(例如智能音箱和智能电视)的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率

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基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

![image](https://yqfile.alicdn.com/a0d7ff6ff20a44527613e380915391fc825a0462.png) 小叽导读:我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆

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看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测!

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看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测——第一篇

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