https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/79434745 Youtube上迄今为止最好的卷积神经网络快速入门教程 https://www.bilibili.com/video/av48197041/ ...
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2019-07-25 00:55:27
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几何深度学习是个很令人兴奋的新领域，它的数学运算逐渐转移到代数拓朴和理论物理的范围。本文带你了解下卷积神经网络（CNN）的工作原理与流形（manifold）的关系。 ...
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2019-07-23 17:28:11
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Basic Information 作者：李丕绩（腾讯AI Lab） 模型： "Transformer + copy mechanism for abstractive summarization" 数据集：CNN/Daily Mail Parameters Model Structure 模型结构 ...
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2019-07-23 00:17:18
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CNN的Embedding层报错： 报错：AttributeError: 'Embedding' object has no attribute 'get_shape' 查了下是这个问题： https://stackoverflow.com/questions/44285907/attributee ...
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2019-07-22 13:21:42
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最近忙着实验室的项目，一直没有时间做仿真，所以就先写一下之前看的一篇文章，总结一下吧。这次要说的是Gated CNN，这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章，感觉十分有新意，效果也很棒。下面我们来看一下，文章的主要贡献包括： 提出一种新的门控机制 缓解梯度传播，降低梯度弥散等现象 相比LSTM， ...
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2019-07-21 18:11:44
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subsample 在使用 CNN的时候，报错： TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'padding') 原因：padding 是Keras 2.X的语法，而我的PC安装的是 Keras 1.X版本。 二者的API 有一些地方是有变化的。 ...
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2019-07-20 23:20:27
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<! done 卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解 作者：szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为14×1414×14 ...
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2019-07-19 20:30:30
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``` import cv2 import os import numpy as np import json # / *0 # beijing # *1 # yalibiaoyuanhuan # *2 # yellow # *3 # green # *4 # red # *5 # blue # *... ...
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2019-07-19 19:13:33
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1 引言深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。为了完成这... ...
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2019-07-18 19:50:36
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目录 神经网络的卷积、池化、拉伸 LeNet网络结构 LeNet在MNIST数据集上应用 参考资料 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet ...
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2019-07-15 19:57:35
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