機器學(xué)習(xí)cnn精品文章

• 

  機器學(xué)習(xí) | CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  測試結(jié)果 最后兩行分別為預(yù)測類別與真實類別。 數(shù)據(jù)預(yù)覽 這里的數(shù)據(jù)使用的是mnist數(shù)據(jù)集，大家可以將代碼中的DOWNLOAD_MNIST值修改為True進行自動下載。 代碼 import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvisi...

  ghnor 2019-07-31 10:15 評論0 收藏0
• 

  用于視覺任務(wù)的 CNN 為何能在聽覺任務(wù)上取得成功？

  ...對視覺信號設(shè)計出來的 CNN 也能處理聽覺信號，最終幫助機器傾聽和更好地理解我們。 CNN 在某些程度上能遷移學(xué)習(xí)，掌握多種模式的共同特征。有一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)方法不只是「有深度的」。在這段時間，針對先進的語...

  lieeps 2019-04-25 18:04 評論0 收藏0
• 

  RNN CNN 機器學(xué)習(xí)

  ..... http://cs231n.stanford.edu/ Tensflowcnnhttp://nooverfit.com/wp/pycon... 機器學(xué)習(xí) 機器學(xué)習(xí)的常用方法，主要分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)。監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是人們常說的分類，通過已有的訓(xùn)練樣本（即已知數(shù)據(jù)...

  Berwin 2019-08-14 18:33 評論0 收藏0
• 

  RNN CNN 機器學(xué)習(xí)

  ..... http://cs231n.stanford.edu/ Tensflowcnnhttp://nooverfit.com/wp/pycon... 機器學(xué)習(xí) 機器學(xué)習(xí)的常用方法，主要分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)。監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是人們常說的分類，通過已有的訓(xùn)練樣本（即已知數(shù)據(jù)...

  fxp 2019-07-31 10:57 評論0 收藏0
• 

  極驗驗證:淺析深度學(xué)習(xí)模型與應(yīng)用

  ...項目負責(zé)人Jeff Dean說：我們在訓(xùn)練的時候從來不會告訴機器說：‘這是一只貓?！到y(tǒng)其實是自己發(fā)明或者領(lǐng)悟了貓的概念。在圖 像處理，語音識別這種人為特征提取難度很大的問題上面，深度學(xué)習(xí)有著其獨有的優(yōu)勢...

  王巖威 2019-04-25 18:03 評論0 收藏0
• 

  【機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基礎(chǔ)

  ...近幾天陸續(xù)補充了一些線性回歸部分內(nèi)容，這節(jié)繼續(xù)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)部分，這節(jié)主要對CNN的基礎(chǔ)進行整理，僅限于基礎(chǔ)原理的了解，更復(fù)雜的內(nèi)容和實踐放在以后再進行總結(jié)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理　　前面對全連接神...

  番茄西紅柿 2021-11-25 09:43 評論0 收藏2637
• 

  【一文讀懂Hinton最新Capsules論文】CNN 未來向何處去

  ...Capsule 向量中的元素 x_{i}，與實體的屬性之間的關(guān)聯(lián)，是機器自動學(xué)習(xí)出來的。但是是否可以被人為預(yù)先強制指定？低級 capsule 與高級 capsule 之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，是機器自動學(xué)習(xí)出來的，還是可以被人為預(yù)先強制指定？Capsule 的意...

  renweihub 2019-04-25 18:20 評論0 收藏0