2019年上半年收集到的人工智能深度学习方向干货文章

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随机森林VS神经网络：哪个更好？

深度学习--感知机讲解

深度学习NN、CNN、RNN、和DNN你了解吗？

手工计算深度学习模型中的参数数量

使用神经网络生成抽象随机艺术

如何优化深度学习模型

形象理解深度学习中八大类型卷积

「AI初识境」深度学习中常用的损失函数有哪些？

「AI初识境」给深度学习新手做项目的10个建议

「AI初识境」什么是深度学习成功的开始？参数初始化

「AI初识境」近20年深度学习在图像领域的重要进展节点

你真的了解深度学习吗？

「数据集」深度学习从“数据集”开始

神经网络训练的三个基本概念Epoch, Batch, Iteration

“深度学习鼻祖”Hinton：抽象推理是机器通向人类智能的最终障碍

阿里开源深度神经网络推理引擎 MNN

深度学习技术发展趋势浅析

深度学习中的过拟合

Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

深度学习技术发展趋势浅析

想知道深度学习如何运作？这是所有工程师的快速指南

卷积神经的这些坑你都踩过吗？

使用深度学习进行基于AI的面部识别的不同方法

五个角度解释深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？

4种调试深度神经网络的方法

AI综述专栏 | 神经科学启发的人工智能

CNN、RNN、DNN的内部网络结构有什么区别？

一文读懂AI 与神经网络发展历程

一文了解神经网络的基本原理

图像分类再思考DNN似乎遵循一种令人困惑的简单策略来对图像分类

3分钟带你理解深度学习中的RNN和LSTM究竟是什么？

干货！神经网络原来是这样和数学挂钩的 // 深度学习的数学

人工智能必备知识储备之“数学篇”

网络规模更小、速度更快，这是谷歌提出的MorphNet

对 ResNet 本质的一些思考

超越ResNet：南开提出Res2Net，不增计算负载，性能全面升级！

深度学习中的激活函数总结

深度学习GPU最全对比，到底谁才是性价比之王？

理解神经网络：神经元的概念

神经网络初始化技术

透彻理解深度学习背后的各种思想和思维

深度学习：一文看懂CNN、RNN等七种范例

人工智能研究中深度学习的局限性

深度神经网络中的归一化技术

神经网络基础

深度学习概述：从感知机到深度网络（找到一篇大牛的文章快围观）

深度学习经典案例解析：YOLO系列

人工神经网络研究的发展及特性，以前不叫人工智能

揭秘人工智能（系列）：深度学习是否过分夸大？

谷歌发布深度学习新算法，适用于真实机器人的技能学习

吴恩达深度学习(53)-Batch Norm 为什么奏效？

如何提升深度学习性能？数据、算法、模型一个都不能少

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深度学习数学基础——矩阵微分篇

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深度学习中的网络表征学习的算法目标简介

2019-06-24 写于苏州市