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深度学习
0.深度学习简介 1.深度前馈神经网络 2.反向传播算法 3.正则化 4.最优化基础 5.卷积神经网络 5.1.CNN之图片分类 6.循环神经网络 7.Transformer 8.词向量 9.传统 CTR 预估模型 10.神经网络 CTR 预估模型 11.Graph Embedding 12.Graph Embedding(续) ... -
深度 RNN
深度 RNN 一个朴素的想法就是把一层层神经元堆叠起来，正如图 14-12 所示的那样，它呈现了一种深度 RNN。 为了用 TensorFlow 实现深度 RNN，可先创建一些神经单元，然后堆叠进MultiRNNCell 。 以下代码中创建了 3 个相同的神经单元（当然也可以用不同类别的、包含不同不同数量神经元的单元） n_neurons =... -
深度学习
文章链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjAzNDY5Mg==&mid=2650790900&idx=1&sn=b3a6d644ae6340754f7f5148416a59c1&scene=21#wechat_redirect 原文: https://hit-scir.gitbooks.io/neural-... -
深度学习
深度学习 神经网络的基本概念 深度学习的发展历程 深度学习的研究和应用蓬勃发展 深度学习改变了AI应用的研发模式 实现了端到端的学习 实现了深度学习框架标准化 作业1-1 深度学习 机器学习算法理论在上个世纪90年代发展成熟，在许多领域都取得了成功应用。但平静的日子只延续到2010年左右，随着大数据的涌现和计算机算力提升，深度学习模型异... -
深度优先搜索
深度优先搜索 深度优先搜索 use std :: collections :: HashSet ; use std :: collections :: VecDeque ; // Perform a Depth First Search Algorithm to find a element in a graph // // R... -
深度学习框架
在Alluxio上运行深度学习框架 深度学习的数据挑战 Alluxio如何帮助解决深度学习的存储问题 设置 Alluxio FUSE 使用Tensorflow访问Alluxio FUSE 在Alluxio上运行深度学习框架 内容列表 随着数据集规模的增大以及计算能力的增强，深度学习已成为人工智能的一项流行技术。能够获取的数据... -
5.5 深度学习
5.5 深度学习 5.5 深度学习 理论上，参数越多，模型复杂度就越高，容量（capability）就越大，从而能完成更复杂的学习任务。深度学习（deep learning）正是一种极其复杂而强大的模型。 怎么增大模型复杂度呢？两个办法，一是增加隐层的数目，二是增加隐层神经元的数目。前者更有效一些，因为它不仅增加了功能神经元的数量，还增加了激活... -
颜色位深度
颜色位深度 索引颜色 真彩色 颜色位深度 颜色位深度指的是在一张图片中，每个像素可用的内存大小。颜色的位深度越高，图像能够显示的颜色数量就越多，但占用的内存也会更大。 这就好象在现实世界里，一张 A3 纸能容纳比 A4 纸更多的图像细节，但也会占用更大的桌面空间一样。 除了颜色种类和图像体积外，位深度还会影响颜色运算的精确程度。 要讲清楚颜色... -
深度学习架构
Angel中的计算图 Angel中的层 Angel中优化器 Angel中的损失函数 Angel中的传输函数 Angel中的学习率Decay -
深度学习框架
在Alluxio上运行深度学习框架 深度学习的数据挑战 Alluxio如何帮助解决深度学习的存储问题 设置 Alluxio FUSE 使用Tensorflow访问Alluxio FUSE 在Alluxio上运行深度学习框架 内容列表 随着数据集规模的增大以及计算能力的增强，深度学习已成为人工智能的一项流行技术。能够获取的数据...