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深度残差收缩网络：（1）背景知识
深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetwork）是深度残差网络（DeepResidualNetwork,ResNet）的一种改进，发表在IEEETransactionson...- 1年前
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TensorFlow集成TensorRT环境配置
本文前提是cuda和cudnn以及TensorRT已经安装完毕。TensorRT下载地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-downloadTe...- 1年前
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Caffe框架简介在进行环境搭建之前，我们需要首先了解一下Caffe是什么，Caffe能实现什么。Caffe是现在深度神经网络领域的主流框架之一，它可以实现卷积神经网络的训练和应用。Caffe还兼容P...
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"http://blog.jupyter.org/content/images/2015/02/jupyter-sq-text.png" style="display: inline-block;">
Jupyter Notebook 快速入门
JupyterNotebook（此前被称为IPythonnotebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。在本文中，我们将介绍Jupyternotebook的主要特性，以及为什么对于希望...- 1年前
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用分布式深度森林算法检测套现欺诈
互联网公司每天都面临着处理大规模机器学习应用程序的问题，因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。最近，以集成树为构建模块的深度森林（DeepForest）算法被提出，并在各个领域取...- 1年前
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常用特征工程方法概述
特征工程是机器学习中不可或缺的一部分，在机器学习领域中占有非常重要的地位。所以本节内容我们为大家讲解特征工程的内容。特征工程，是指用一系列工程化的方式从原始数据中筛选出更好的数据特征，以提升模型的训练...- 1年前
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对比图像分类五大方法：KNN、SVM、BPNN、CNN和迁移学习
图像分类，顾名思义，就是为输入图像打上固定类别的标签。这是计算机视觉领域的核心问题之一。尽管听起来很简单，但图像分类有大量不同的实际应用。传统方式：特征描述和检测也许对一些样本任务有好处，但实际情况要...- 1年前
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'''*[Python基础](#python基础)*1、文件操作*1.1、有一个jsonline格式的文件file.txt大小约为10K*1.2、补充缺失的代码？*2、模块与包*2.1输入日期，判断这...
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如何在安卓应用中使用 TensorFlow Mobile
TensorFlow是当今最流行的机器学习框架之一，利用它可以轻松创建和训练深度模型——通常也称为深度前馈神经网络，这些模型可以解决各种复杂问题，如图像分类、目标检测和自然语言理解。TensorFlo...- 1年前
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用Python实现机器学习算法——线性回归算法
Python被称为是最接近AI的语言。最近一位名叫Anna-LenaPopkes（德国波恩大学计算机科学专业的研究生，主要关注机器学习和神经网络。）的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Pytho...- 1年前
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神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法
一、神经网络梯度消失与梯度爆炸(1)简介梯度消失与梯度爆炸层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradientvanishingproblem)和梯度爆炸(gradientexplod...- 1年前
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神经网络基础
目前，深度学习（DeepLearning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫，现在不只是互联网、人工智能，生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Ne...- 1年前
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学习的过程中，总有些东西是暂时记不住的，那就让电脑去记，我们记住怎么查就行了。查得多了，自然也就记住了。数学运算函数：abs()返回数字的绝对值divmod()计算两个数的商和余数，用元组返回pow(...
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人工智能被誉为引领科技变革的通用型技术，同时也是一项颠覆性技术。各国政府纷纷制定战略，推动人工智能在民用和军事领域快速发展。与此同时，人们也应提高警惕，人工智能不仅会带来伦理、经济结构等社会性变革，同...
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利用Python实现卷积神经网络的可视化
摘要：本文简单说明了CNN模型可视化的重要性，以及介绍了一些可视化CNN网络模型的方法，希望对读者有所帮助，使其能够在后续深度学习应用中构建更好的模型。对于深度学习这种端到端模型来说，如何说明和理解其...- 1年前
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原标题：https://elitedatascience.com/r-vs-python-for-data-science翻译：布拉格之恋最近，一些读者一直在问我们关于数据科学的最佳编程语言。很快，我...
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智能语音简史：这场技术革命从哪开始？
1952年，贝尔实验室（BellLabs）制造一台6英尺高自动数字识别机“Audrey”，它可以识别数字0～9的发音，且准确度高达90％以上。并且它对熟人的精准度高，而对陌生人则偏低。1956年，普林...- 1年前
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使用Keras搭建深度残差收缩网络
深度残差收缩网络其实是属于一种卷积神经网络，是深度残差网络（deepresidualnetworks,ResNet）的一个变种。它的核心思想是，在深度学习算法进行特征学习的时候，删除冗余信息是非常重要...- 1年前
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TensorFlow 神经网络教程
TensorFlow是一个用于机器学习应用程序的开源库。它是谷歌大脑的第二代系统，在取代了近源的DistBelief之后，被谷歌用于研究和生产应用。TensorFlow提供了很多种语言接口，包括Pyt...- 1年前
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