论文理解 在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络，并获得很好的成果。 数据集：ILSVRC使用ImageNet的一个子集，1000个类别每个类别大约1000张图像。总计，大约120万训练图像，50000张验证图像和15万测试图像。 网络架构：5个卷积层和3个全连接层另 ...
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2017-09-02 14:09:30
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1. RNN循环神经网络 1.1 结构 循环神经网络（recurrent neural network，RNN）源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络。RNN的主要用途是处理和预测序列数据。全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再 ...
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2017-09-01 20:24:05
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Introduction Neural NetWork的由来 先考虑一个非线性分类，当特征数很少时，逻辑回归就可以完成了，但是当特征数变大时，高阶项将呈指数性增长，复杂度可想而知。如下图：对房屋进行高低档的分类，当特征值只有x1,x2,x3时，我们可以对它进行处理，分类。但是当特征数增长为x1,x2 ...
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2017-08-29 16:00:53
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RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现 http://x-algo.cn/index.php/2016/04/25/rnn-recurrent-neural-networks-derivation-and-implementation/ 2016-04-25 分类 ...
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2017-08-29 14:32:24
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RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现 http://x-algo.cn/index.php/2016/04/25/rnn-recurrent-neural-networks-derivation-and-implementation/ 2016-04-25 分类 ...
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2017-08-29 12:49:54
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喜大普奔！！！！！ CS231n 2017新鲜出炉啦！！！！！ 课程主页：http://cs231n.stanford.edu/ 有讲义，有教案，有讲座，更重要的是——还有官方授课视频！！！！！意不意外？惊不惊喜？开不开心？？？！！！ ...
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2017-08-25 15:58:24
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机器翻译引擎的基本原理 摘自：infoq 谷歌机器翻译 Zero-shot：零次 Training：训练 Google Neural Machine Translation：谷歌神经机器翻译 我们每天都在使用不同的技术，但却不知道它们的工作原理。事实上，了解机器学习引擎并不容易。Statsbot团队 ...
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2017-08-22 20:52:40
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Deep Learning Specialization 吴恩达老师最近在coursera上联合deeplearning.ai 推出了有关深度学习的一系列课程，相对于之前的machine learning课程，这次的课程更加实用，作业语言也有matlab改为了python从而更加贴合目前的趋势。在此 ...
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2017-08-19 18:35:09
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转载请声明 http://blog.csdn.net/u013390476/article/details/50925347 前言： 围棋的英文是 the game of Go，标题翻译为：《用深度神经网络和树搜索征服围棋》。译者简单介绍：大三，211，计算机科学与技术专业，平均分92分，专业第一。 ...
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2017-08-19 13:02:44
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