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Deep Learning

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AlexNet介绍

leihao阅读(6345)评论(0)

这篇文章是对论文imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks的一篇个人笔记。 由于CNN特殊的结构,相比于全连接的网络CNN有更少的参数,所以更加容易训练;并...

GoogLeNet介绍

leihao阅读(9478)评论(1)

 单模型效果 比赛排名 图片来源:http://www.qingpingshan.com/m/view.php?aid=143436 Inception v1 目标 人类的大脑可以看做是神经元的重复堆积,Inception网络存在的原因就是...

深度残差网络

leihao阅读(3468)评论(0)

现状 在实际中,发现网络的深度和模型的性能(效果)并非一直是正相关的关系,导致这个问题的可能原因: 很有可能是梯度消失/爆炸引起的 新加的层表达能力有限,对前面几层学好的模型是一种损害,所以可能存在一个「最优层数」。(作者倾向这个原因) 为...

RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现

leihao阅读(16983)评论(7)

本文主要参考wildml的博客所写,所有的代码都是python实现。没有使用任何深度学习的工具,公式推导虽然枯燥,但是推导一遍之后对RNN的理解会更加的深入。看本文之前建议对传统的神经网络的基本知识已经了解,如果不了解的可以看此文:『神经网...

deep learning 中文分词介绍

leihao阅读(2369)评论(2)

介绍论文《Deep Learning for Chinese Word Segmentation and POS tagging》中的方法。 网络结构 网络中将中心词左右窗口向量作为输入,词向量第一次随机初始化,每次迭代通过反向传播更新。 ...

使用Tensorflow实现word2vec模型

leihao阅读(10370)评论(0)

其实这是一篇翻译,这篇文章的目的是介绍如何使用Google的deep learning工具Tensorflow实现word2vec模型,首先会介绍一下word2vec模型原理,接着是如何使用Tensorflow实现,[戳我查看官方完整可以行...

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