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

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“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

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深度学习技术发展趋势浅析

深度学习中的过拟合

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想知道深度学习如何运作?这是所有工程师的快速指南

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

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CNN、RNN、DNN的内部网络结构有什么区别?

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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?

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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

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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?

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神经网络初始化技术

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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

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谷歌发布深度学习新算法,适用于真实机器人的技能学习

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深度学习数学基础——矩阵微分篇

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2019-06-24 写于苏州市

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