1.Unsupervised learning of video representations using LSTMs 方法：从先前的帧编码预测未来帧序列 相似于Sequence to sequence learning with neural networks论文 方法：使用一个LSTM编码输入 ...
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2019-09-05 23:19:19
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感知野的概念尤为重要，对于理解和诊断CNN网络是否工作，其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响，所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的；需要对输出图像的单个像素进行预测的任务，使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的，在做预测试时，每一个关键的信息就不 ...
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2019-09-05 23:09:41
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人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究 人工神经网络（Neural Networks）在双色球彩票中的应用研究网上已经有比较多的研究论文和资料，最近比较火的AlphaGo中用到的深度学习在双色球预测上还没有相关论文，以后研究成果出来将逐步更新内容。 人工智能神经网络是什么? 神经网络的好处 ...
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2019-09-01 17:06:39
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Recurrent neural network (RNN) - Pytorch版 ...
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2019-08-31 12:41:18
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Convolutional neural network (CNN) - Pytorch版 ...
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2019-08-31 12:26:45
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原文引用https://www.dazhuanlan.com/2019/08/25/5d625a7694a88/ Convolutional Neural Networks白雪峰 — xfbai@mtlab.hit.edu.cn.这是一篇关于CNN的总结OutlineCNN栗子镇楼What is C... ...
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2019-08-25 19:51:32
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思路按照常规卷积到组卷积来。 常规卷积： 如果输入feature map尺寸为C?H?W C*H*WC?H?W，卷积核有N NN个，输出feature map与卷积核的数量相同也是N NN，每个卷积核的尺寸为C?K?K C*K*KC?K?K，N NN个卷积核的总参数量为N?C?K?K N*C*K*K ...
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2019-08-25 17:50:20
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本节的话我们开始讲解sklearn里面的实战： 先看下代码： 我们依次解释下： 在sklearn里面，我们需要 from sklearn.neural_network import MLPClassifier 这样来导入神经网络这个模块，如果做分类，就是MLPClassifier，它和神经网络什么关 ...
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2019-08-21 11:41:24
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作者提出了一种多模态循环神经网络(AlexNet / VGGNet +多模式层+ RNN)，用CNN提取图像特征，单词经过两层词输入到RNN中，最后将单词特征，图像特征，以及RNN的hidden一起输入到多模态层，经过Softmax生成下一个词的概率分布。RNN主要是为了保存句子前面的特征。 加入两 ...
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2019-08-18 19:56:35
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这篇论文提出了AlexNet，奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 减小过拟合(Reducing Overfitting) 动机：由于整个网络拥有6000万个参数；尽管ILSVRC的1000个类使得每个训练示例对从图像到标签的映射施加10位 ...
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2019-08-18 13:21:44
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