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神经网络之BP算法【图文并茂】
神经网络之BP算法 图说神经网络 BP算法理论推导 例子运用 代码 最近在学习 Deep Learning 这本书 书中在前馈神经网络 全连接神经网络以及卷积神经网络等内容中 都有提到反向传播算法 这一算法可以说是神经网络中求解参数比较核心
难啃的深度学习
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语义分割图像增强新方法
最近在日常挖坑中发现了另一种简单有效数据扩充方法 将其分享使用 之前都是利用opencv自己编写代码进行图像的翻转 旋转角度 裁剪 亮度变化等等操作 对于语义分割任务来说 一种有效的提升性能的办法就是对现有数据进行增强 扩充现有数据的多样性
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深度学习之CNN卷积神经网络
详解卷积神经网络 CNN 卷积神经网络 Convolutional Neural Network CNN 是一种前馈神经网络 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元 对于大型图像处理有出色表现 概揽 卷积神经网络 Convolut
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LSTM神经网络详解
LSTM 长短时记忆网络 Long Short Term Memory Network LSTM 是一种改进之后的循环神经网络 可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题 目前比较流行 长短时记忆网络的思路 原始 RNN 的隐藏层只有一个状态
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