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正泰线缆队伍成长中!

滤波器组:维度拓展,映射

非线性:稀疏化,饱和,侧抑制

精馏,成分明智收缩,双曲正切等

池化:空间或特征类型的聚合

最大化,lp范数,对数概率lenet5

卷积神经网络简化模型

mnist (lecun1998)

阶段1:滤波器组——挤压——最大池化

阶段2:滤波器组——挤压——最大池化

阶段3:标准2层mlp多特征识别(matanetal1992)

每一层都是一个卷积层

    单一特征识别器——sdnn滑动窗口卷积神经网络+加权有限状态机卷积神经网络的应用范围

信号以(多维度)数组的形式出现

具有很强局部关联性的信号

特征能够在任何位置出现的信号

目标物不因翻译或扭曲而变化的信号___lin。

导语:新一批论文,让你对深度学习在自然语言处理以及对象检测领域的运用有个

雷锋网曾编译了《干货分享|深度学习零基础进阶大法!》系列,相信读者一

本文编译于外媒 github,原文标题《deeplearnin

[1] fr/~bordesan/dokuwiki/libph

词嵌入是目前无监督学习的成功应用之一。它们最大的好处无疑是它们不需要昂贵

[2] /paper/5021-distributed-re

这是由 sutskever等人编写的《sequence-to-

[3] /paper/5346-sequence-to-s

这是 ankitkumar所写的《 as

导语:它们各自有哪些优缺点?在上期的谷歌、微软、openai等巨头的七大

theano基于python,是一个擅长处理多维数组的库(这方面它类似于numpy)。当与其他深

它与后来出现的tensorflow功能十分相似(或者应该说,tensorflow类似the

但随着这些年的发展,大量基于theano的开源深度学习库被开发出来,包括k

在过去的很长一段时间内,theano是深度学习开发与研究的行业标准。而且,由于出身学界

因此,资深一些的开发者往往认为,对于深度学习新手,用theano练练手并

优点:python+numpy的组合rnn与计算图兼容良好

有keras和lasagne这样高层的库

不少开发者反映,它的学习门槛比tensorflow低

有的错误信息没什么用

大模型的编译时间有时要很久

对事先训练过的模型支持不足

用的人越来越少___licaffe

这又是一个祖师级的深度学习框架,2013年就已问世。

它的全称是“convolutionarchitectureforfeatureextraction”,意为“用于特征提取的卷积架构”,很明白地体现了它的用途。

在ai开发者圈子中,caffe可以说是无人不知、无人不晓。据github最

导语:如何从机器学习菜鸟华丽转变为大神?如果你对机器学习抱有好奇又心存敬畏,不妨看看这篇文章。编者按:去年,perharaldborgen 写了一篇名为《为期一

接下来你看到的是此文的后续,perharaldborgen将和我们分享他如

在perharaldborgen看来,他并不认为只有获得博士或硕士学位的人才能在机器学习方面更加专业。“研究机器学习并不需要你数学学得很好,也不需要你一定要取得什么样的学位。”

如果你对机器学习抱有好奇又心存敬畏,不妨看看这篇文章。

入门:hacker(黑客新闻)和udacity(优达学城)

我对机器学习的兴趣开始于2014年。那时候我刚开始在hack

所以我就开始看udacity的监督学习课程的前几章,并同时开始阅读有

尽管没有掌握到实践技能,但我还是对机器学习的概念有了一定的认识。但由于我

“成功”挂掉coursera机器学习课程

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