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当前主题:训练多层神经网络难点

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深度学习的难点:神经网络越深,优化问题越难

深度学习的核心问题就是一个非常难的优化问题。所以在神经网络引入后的几十年间,深度神经网络的优化问题的困难性是阻碍它们成为主流的一个重要因素。并导致了它们在20世纪90年代到21世纪初期间的衰落。不过现在已经基本解决了这个问题。在本篇博文中,我会探讨优化神经网

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教你用TensorFlow实现神经网络(附代码)

如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋,但是还没有开始,在这里或许是你开始的第一步。 在这篇文章中,我将介绍Tensor

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TensorFlow实现神经网络入门篇

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神经网络与推荐系统初步简介

作者:一人 1.深度神经网络对于任何领域都是适用的 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)在过去的数年已经在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得了突破性的进展。在实践中的应用已经证明了它可以作为对于一种十分有效的技术手段应用在大

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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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隐藏在摄像头里的AI

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【技术短文】基于深度负相关学习的人群计数方法

SIGAI 特邀作者:cnns 原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不得转载,不能用于商业目的。 1. 人群计数 监控视频中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景。充分利用兴趣区域的人数统计信息可以为一些人群密集的商场

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CVPR2017精彩论文解读:直接处理三维点云的深度学习模型

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:虽然CVPR 2017已经落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研究员陈亮对此次大会收录的 PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classi

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