深度神经网络(DNN，Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客（ "数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍" ）中介绍的神经网络：为了解决M P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时，我们提出了多层感知机，在输入层和输出层中间添加一层隐含层，这样该网 ...
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2020-04-28 00:28:05
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作者：Longway Date：2020-04-25 来源：单图像三维重建、2D到3D风格迁移和3D DeepDream 项目网址：http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html 代码网址：https://github.com/hi ...
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2020-04-25 11:03:30
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 17 20:13:37 2020 @author: ASUS """ # load the file import numpy as np import scipy.special class neural ...
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2020-04-18 14:15:36
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该项目的目的是建立一个有关于人脸的二分类器。 steps : 1. Load the data2. Define a Convolutional Neural Network3. Train the Model4. Evaluate the Performance of our trained mo ...
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2020-04-17 16:00:26
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CPU (Central Processing Unit, 中央处理器)GPU (Graphics Processing Unit，图形处理器)NPU (Neural network Processing Unit, 神经网络处理器）TPU (Tensor Processing Unit, 张量处理 ...
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2020-04-15 21:36:57
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Integrating Weakly Supervised Word Sense Disambiguation into Neural Machine Translation 一篇关于机器翻译的论文，目的是是将词义信息加到机器翻译模型中，以此缓解机器翻译模型对于多义词翻译不准确的问题。 引入的方法很 ...
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2020-04-11 20:30:33
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目录 RNN概述 RNN模型 RNN前向传播 RNN反向传播算法 其它RNN 一、RNN概述 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。 首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事 ...
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2020-04-08 20:58:51
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paper Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文导读及代码链接（比较细，全面） ...
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2020-04-06 15:37:19
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一、定义 神经架构搜索（Neural Architecture Search，简称 NAS）的核心思想是使用搜索算法来发现用于解决我们的问题所需要的神经网络结构。 有些论文的结果很难重现原因之一就是获得最优超参值往往需要花很大的力气。超参数的自动搜索优化是一个古老的话题了。 对于深度学习来说，超参数 ...
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2020-04-03 23:51:29
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论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法，该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络，但需要800卡训练一个月时间。虽然论文的思路有很多改进的地方，但该论文为AutoML的经典之作，为后面很多的研究提供了思路，属于里程碑式的论文， ...
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2020-03-27 12:42:46
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