網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷方法精品文章

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  深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮和正則化

  ...述兩種壓縮情況都不會(huì)降低模型預(yù)測(cè)的精度。當(dāng)前的訓(xùn)練方法有不足之處壓縮模型而不丟失其較精確度意味著在訓(xùn)練好的模型中有嚴(yán)重的冗余，這說(shuō)明當(dāng)前的訓(xùn)練方法有不足之處。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我和來(lái)自NVIDIA的JeffPool、百...

  blankyao 2019-04-25 18:08 評(píng)論0 收藏0
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  深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演化歷史及結(jié)構(gòu)改進(jìn)脈絡(luò)-40頁(yè)長(zhǎng)文全面解讀

  ...臉識(shí)別[6]，字符識(shí)別[7]等各種問(wèn)題。但并沒(méi)有成為主流的方法，其原因主要是梯度消失問(wèn)題、訓(xùn)練樣本數(shù)的限制、計(jì)算能力的限制3方面因素。梯度消失的問(wèn)題在之前就已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)，對(duì)于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練的問(wèn)題，文獻(xiàn)[8]進(jìn)...

  xiaodao 2019-04-25 18:26 評(píng)論0 收藏0
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  CNN超參數(shù)優(yōu)化和可視化技巧詳解

  ...的一文看懂各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法：從梯度下降到Adam方法。迭代次數(shù)迭代次數(shù)是指整個(gè)訓(xùn)練集輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的次數(shù)。當(dāng)測(cè)試錯(cuò)誤率和訓(xùn)練錯(cuò)誤率相差較小時(shí)，可認(rèn)為當(dāng)前的迭代次數(shù)是合適的，否則需繼續(xù)增大迭...

  Fundebug 2019-04-25 18:17 評(píng)論0 收藏0
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  NAO機(jī)器人學(xué)習(xí)小計(jì)

  ...bool ALModule::isRunning(const int& id); 確定被一個(gè)‘post’創(chuàng)建的方法是否還在運(yùn)行。(注：post可能類似于一個(gè)線程池管理員，方法的編號(hào)可能類似于線程號(hào))。 params: id - 被post所返回的函數(shù)的編號(hào) return: true表示該方法正在被執(zhí)行，false...

  zzzmh 2019-07-31 10:49 評(píng)論0 收藏0
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  [ResNet系] 001 ResNet

  ...解決，現(xiàn)在可以使用隨機(jī)梯度下降（SGD）加上反向傳播的方法訓(xùn)練一個(gè)數(shù)十層的網(wǎng)絡(luò)至收斂。然而，另一個(gè)攔路虎來(lái)襲——退化（degradation）問(wèn)題。隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，準(zhǔn)確率趨向于飽和，然后迅速下降。讓人出乎意料的是，...

  greatwhole 2019-06-26 18:15 評(píng)論0 收藏0
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  語(yǔ)義分割中的深度學(xué)習(xí)方法全解：從FCN、SegNet到DeepLab

  語(yǔ)義分割是什么？語(yǔ)義分割方法在處理圖像時(shí)，具體到像素級(jí)別，也就是說(shuō)，該方法會(huì)將圖像中每個(gè)像素分配到某個(gè)對(duì)象類別。下面是一個(gè)具體案例。左邊為輸入圖像，右邊為經(jīng)過(guò)語(yǔ)義分割后的輸出圖像。該模型不僅要識(shí)別出...

  zhangke3016 2019-04-25 18:15 評(píng)論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員需要了解的8個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（下）

  ...和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的區(qū)別。它使用專為監(jiān)督學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)的方法，但它不需要單獨(dú)的教學(xué)信號(hào)。 無(wú)記憶模型是完成這項(xiàng)任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)方法。具體而言，自回歸模型可以使用延遲打拍的方法從固定數(shù)量的前一項(xiàng)中預(yù)測(cè)下一項(xiàng)，并且前...

  Miracle 2019-06-24 18:00 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)的這些坑你都遇到過(guò)嗎？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)11大常見(jiàn)陷阱及應(yīng)對(duì)方法

  ...正確是非常重要的。通常，你需要找到一些可視化結(jié)果的方法。如果是圖像數(shù)據(jù)，那么這很簡(jiǎn)單，動(dòng)畫數(shù)據(jù)也不需要很麻煩就能可視化。但如果是其他類型的數(shù)據(jù)，你必須找到能夠檢查結(jié)果的方法，以確保在預(yù)處理、訓(xùn)練和推斷...

  DirtyMind 2019-04-25 18:17 評(píng)論0 收藏0