全连接神经网络（Fully connected neural network）处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络（Convolutional Neural N... ...
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2018-08-18 00:42:50
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1 - Import Packages 2 - The problem of very deep neural networks 更深的网络可以表示更复杂的函数，可以学习更多层次上的特征表示。但深层网络存在梯度消失或者梯度爆炸问题。随着训练的进行，可以看到网络前面的网络层的梯度迅速下降为0。构建$R ...
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2018-08-16 19:54:52
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If your Neural Network model seems to have high variance, what of the following would be promising things to try? Make the Neural Network deeper N Get ...
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2018-08-16 10:38:13
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```
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neural_network import MLPClass... ...
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2018-08-13 23:53:56
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画一个数字，查看CNN如何预测它 "http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/flat.html" 2D Visualization of a Convolutional Neural Network Fully connected layer 2,unit 9 ...
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2018-08-12 20:12:37
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"Awesome Repositories for Text Modeling" |repo|paper| |: :|: :| | "miracleyoo/DPCNN TextCNN Pytorch Inception" | "Deep Pyramid Convolutional Neural Ne ...
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2018-08-12 15:46:16
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卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。 Paul-Louis Pröve在Medium上通过这篇文章快速地介绍了不同类型的卷积结构（Convolution）及优势。为了简单起见，本文仅探讨二维卷积结构。 卷积 首先，定义下卷积层的结构参数。 △ 卷积 ...
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2018-08-08 16:38:41
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Sequence to Sequence Learning with NN 《基于神经网络的序列到序列学习》原文google scholar下载。 @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一、总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目的成绩。文中提到用 ...
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2018-08-06 21:45:19
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英文原文: Dilated Convolution 简单来说，扩张卷积只是运用卷积到一个指定间隔的输入．按照这个定义，给定我们的输入是一个2维图片，扩张率 k=1 是通常的卷积，k=2 的意思是每个输入跳过一个像素，k=4 的意思是跳过 3 个像素．最好看看下面这些 k 值对应的图片． 下面的图片表 ...
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2018-08-04 21:04:18
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