1.深度学习常见算法的介绍和比较深度学习算法所以,从本质上来看,深度结构带来的非凸优化仍然不能解决(包括现在的各类深度学习算法和其他非凸优化问题都是如此),这限制着深度结构的发展。 2.2 (Gradient Vanish)梯度消失问题 这个问题实际上是由激活函数不当引起的,多层使用Sigmoid系函数,会使得误差从输出层开始呈指数衰减。在数学上,激活函数的作用就是将输入数据https://blog.csdn.net/abc200941410128/article/details/79269386

2.?大牛的《深度学习》笔记,DeepLearning速成教程雷峰网雷锋网按:本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了https://www.leiphone.com/news/201608/7lwVZCXnScbQb6cJ.html

3.深度学习机器之心深度学习框架,尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机,而人工神经网络的历史则更为久远,甚至可以追溯到公元前亚里士多德为了解释人类大脑的运行规律而提出的联想主义心理学。1989年,扬·勒丘恩(Yann LeCun)等人开始将1974年提出的标准反向传播算法应用于深度神经网络,这一网络被用于手写邮https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/01946acc-d031-4c0e-909c-f062643b7273

4.9种深度学习算法简介腾讯云开发者社区9种深度学习算法简介 导读:从算法处理的流程来划分,基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段(Two-Stage)算法和一阶段(One-Stage)算法,两阶段算法需要先进行候选框的筛选,然后判断候选框是否框中了待检测目标,并对目标的位置进行修正;一阶段算法没有筛选候选框的过程,而是直接回归目标框的位置坐标和目标的分类概率。https://cloud.tencent.com/developer/article/1937602

5.深度学习算法简介深度学习算法是什么深度学习算法有哪些作为一种现代化、前沿化的技术,深度学习已经在很多领域得到了广泛的应用,其能够不断地从数据中提取最基本的特征,从而对大量的信息进行机器学习。深度学习算法作为其中的重要组成部分,不仅可以为诸如人工智能、图像识别以及自然语言处理等领域提供支持,同时也受到了越来越多的关注和研究。在本文中,我们将着重介绍深度学习https://m.elecfans.com/article/2216210.html

6.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375

7.人民日报:用好算法,迈向智能社会“接受数据”“总结规律”“形成判断”这样的加工过程不可能一次完成,深度学习通过算例数据的反复输入和输出层的及时反馈,按照预测误差极小化原则,不断调整神经网络的联结参数,以最终实现对算例数据所含规律和内蕴结构的总结。 深度学习算法最为大众所知的案例,就是围棋“人机大战”。深度学习算法战胜围棋高手的前提,是https://kjt.shaanxi.gov.cn/kjzx/mtjj/276381.html

8.深度学习残差残差神经网络算法mob64ca141a2a87的技术博客深度残差网络无疑是近年来最成功的深度学习算法之一,在谷歌学术上的引用已经突破四万次。相较于普通的卷积神经网络,深度残差网络采用跨层恒等路径的方式,缓解了深层网络的训练难度。深度残差网络的主干部分是由很多残差模块堆叠而成的,其中一种常见的残差模块如下图所示。 https://blog.51cto.com/u_16213724/8718018

9.深度学习中的各种优化算法优化算法的目的是为了优化损失函数,损失函数衡量的是模型与数据的偏离程度,主要思想是计算损失函数关于参数的导数(多个参数时计算偏导数),然后沿导数的负方向迭代更新参数,一步步最小化损失函数。这类方法就叫做梯度下降法。 一阶优化算法 一阶优化算法只计算一阶偏导,写成矩阵就叫 Jacobian 矩阵。 https://www.jianshu.com/p/71f39c2ea512

10.17个机器学习的常用算法深度学习算法是对人工神经网络的发展。在近期赢得了很多关注, 特别是百度也开始发力深度学习后, 更是在国内引起了很多关注。 在计算能力变得日益廉价的今天,深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼https://aidc.shisu.edu.cn/78/aa/c13626a161962/page.htm

11.算法捉虫:深度学习和计算机视觉改变昆虫学澎湃号·湃客不过,近十年来,深度学习等技术的发展为昆虫学这一古老的学科带来了新的机遇。基于深度学习算法的图像处理技术和计算机视觉技术正在替代传统的人工观测方法。 在农业中,昆虫通常被视为害虫,因此已有的昆虫检测技术往往是通过检测昆虫的行为,开发更加高效的杀虫剂从而防治虫害。不过,科研人员可以基于同样的技术原理改变其用途https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_11862390

12.深度学习(豆瓣)最重要的进展是,现在我们有了这些算法得意成功训练所需的资源。 监督深度学习算法在每类给定约5000个标注样本情况下一般讲达到可以接受的性能,当至少有1000万个标注样本的数据集用于训练时,它将达到或超过人类表现。 几十年来,我们的机器学习模型中每个神经元的连接数量已经与哺乳动物的大脑在同一数量级上。 神经图灵https://book.douban.com/subject/27087503/