""Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks" (Gatys et al., CVPR 2015)" . 复现这一篇论文中的代码 loss由三部分组成，内容loss，风格loss，正则化loss，其中风格loss使用gram矩阵 ...
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2019-01-05 15:06:45
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https://blog.csdn.net/qq_36165459/article/details/78394259 文档英文原版参见Symbol - Neural network graphs and auto-differentiation 在前面的教程中，我们介绍了NDArray，MXNet中 ...
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2019-01-02 19:32:20
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南洋理工大学的综述论文《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》对卷积神经网络的各个组件以及进展情况进行总结和解读，其中涉及到 CNN 中各种重要层的数学原理以及各种激活函数和损失函数。机器之心技术分析师对该论文进行了解读。 论文地址：htt ...
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2019-01-01 13:23:38
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一、RNN 全称为Recurrent Neural Network,意为循环神经网络，用于处理序列数据。 序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。即数据之间有联系。 RNN的特点：1，,层间神经元也有连接（主要为隐层）；2，共享参数 其结构如上图所示，数 ...
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2018-12-27 21:22:57
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文章来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448 从这几年的分割结果来看，基于空洞卷积的分割方法效果要好一些，为此，拿出两天时间来重新思考下空洞卷积问题。 . 语义分割创新该怎么做呢。引言空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用 ...
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2018-12-26 22:24:07
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这个名为Neural networks in JavaScript的课程非常简洁清晰，乃至于刚一终结就有大量网友在推特上疯狂称（安）赞（利）： “罗伯特老哥的JavaScript里的神经网络，集有趣与实用于一体。” “都8012年了，我们JavaScript用户将会统领一切！” “JavaScrip ...
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2018-12-24 20:58:09
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RNNs and Language modeling in TensorFlow From feed-forward to Recurrent Neural Networks (RNNs) In the last few weeks, we've seen how feed-forward and ...
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2018-12-23 00:27:10
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Convolutions in TensorFlow Convolutions without training You might already be familiar with the term "convolution" from a mathematical or physical con ...
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2018-12-23 00:25:45
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在这篇论文中，作者提出了一种更加通用的池化框架，以核函数的形式捕捉特征之间的高阶信息。同时也证明了使用无参数化的紧致清晰特征映射，以指定阶形式逼近核函数，例如高斯核函数。本文提出的核函数池化可以和CNN网络联合优化。 Network Structure Overview Kernel Pooling ...
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2018-12-22 22:06:13
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“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》 ...
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2018-12-22 13:51:36
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