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深度学习理论及运用(三)Deep feedforward network
转化成非线性 1 RBF径向基函数 2 利用sift特征以及K means 3 用数据去训练 举例 异或门 使用非线性运算 用图来表示实现线性可分的过程 目的 优化目标函数 Cost Functions 目标函数 交叉熵 公式前加负号转化为
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深度学习笔记二:多层感知机(MLP)与神经网络结构
为了尽量能形成系统的体系 作为最基本的入门的知识 请参考一下之前的两篇博客 神经网络 一 概念 神经网络 二 感知机 上面的两篇博客让你形成对于神经网络最感性的理解 有些看不懂的直接忽略就行 最基本的符号的记法应该要会 后面会用到一这两篇博
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目标检测:特征金字塔网络(Feature Pyramid Network)
目标检测 特征金字塔网络 Feature Pyramid Network 概述 核心思想 概述 由于在目标检测任务中 对与大目标的检测 需要feature map每个点的感受野大一点 高层语义特征 对于小目标 需要感受也小一点 底层纹理特征
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深度学习 CSPNet 前言 解决的问题 Method 目前主流网络存在的问题 Partial Dense Block Partial Transition Layer Exact Fusion Model 实验 前言 CSPNet 是作者
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深度学习理论(李宏毅
2022 再探宝可梦 数码宝贝分类器 浅谈机器学习原理 哔哩哔哩 bilibili more parameters easier to overfit why 但是怎么定这个有未知数的function呢 那通常假设你没有什么想法的话 往往你
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