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AI论文
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1.1.1 计算机与计算
1.1.1 计算机与计算 1.1.1 计算机与计算 计算机是当代最伟大的发明之一。自从人类制造出第一台电子数字计算机，迄今已近 70 年。经过这么多年的发展，现在计算机已经应用到社会、生活的几乎每一个方面。人们用计 算机上网冲浪、写文章、打游戏或听歌看电影，机构用计算机管理企业、设计制造产品或从 事电子商务，大量机器被计算机控制，手机与电脑之间的差别... -
概览
1. 概览 1.1. 概览 1.2. 安装 1.3. 快速开始 1. 概览 一个神奇的，对开发人员友好的 Golang ORM 库 1.1. 概览 全特性 ORM (几乎包含所有特性) 模型关联 (一对一， 一对多，一对多（反向）， 多对多， 多态关联) 钩子 (Before/After Create/Save/Update/De... -
9.8. 区域卷积神经网络（R-CNN）系列
9.8. 区域卷积神经网络（R-CNN）系列 9.8.1. R-CNN 9.8.2. Fast R-CNN 9.8.3. Faster R-CNN 9.8.4. Mask R-CNN 9.8.5. 小结 9.8.6. 练习 9.8.7. 参考文献 9.8. 区域卷积神经网络（R-CNN）系列 区域卷积神经网络（region-based ... -
良心国产
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7. 注孤生
注孤生 注孤生 小法师有一阵子没动静了，为什么又冒出来了呢？因为这次比较特殊 下午小法师正在阳台上晒太阳，看着前两天女神推荐的乌合之众，无聊了刷下 Q，看到女神在线，就去聊了两句 本来没有没想到女神每句必回，响应十分迅速 按说小法师应该十分高兴，但他却本能的感觉到了一种凉意 —— 太反常了小心翼翼的试探： 加薪了？没升官了？... -
5. 卷积神经网络
5.1 二维卷积层 5.2 填充和步幅 5.3 多输入通道和多输出通道 5.4 池化层 5.5 卷积神经网络（LeNet） 5.6 深度卷积神经网络（AlexNet） 5.7 使用重复元素的网络（VGG） 5.8 网络中的网络（NiN） 5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet） 5.10 批量归一化 5.11 残差网络（ResNet... -
bind
QueryList bind(string $name,Closure $provide) 用法 QueryList bind(string $name,Closure $provide) 用法 QueryList功能扩展,绑定一个功能函数到QueryList对象，轻量级功能扩展，可以理解为注册了一个插件。可静态调用或动态调用。 参数: $... -
VisualDL 使用指南
VisualDL 使用指南 概述 动态添加数据组件 LogWriter — 记录器 scalar — 折线图组件 histogram — 直方图组件 image — 图片可视化组件 text — 文本组件 audio — 音频播放组件 high dimensional — 数据降维组件 graph — 神经网络可视化组件 Visu... -
为什么说反向传播算法很高效
为什么说反向传播算法很高效？ 为什么说反向传播算法很高效？ 为什么说反向传播算法很高效？要回答这个问题，让我们来考虑另一种计算梯度的方式。设想现在是神经网络研究的早期阶段，大概是在上世纪50年代或60年代左右，并且你是第一个想到使用梯度下降方法来进行训练的人！但是要实现这个想法，你需要一种计算代价函数梯度的方式。你回想了你目前关于演算的知识，决定试一...