移动深度学习
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深度学习《deep learning》 中文版.pdf 评分:
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《Deep Learning》Yoshua Bengio即将出版的深度学习书PDF整理
2015-11-20根据11-18版本整理,对上一个整理版本的更新。
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2019-02-19DEEP LEARNING 中文版,翻译的还不错,感兴趣的欢迎下载!
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2023最新深度学习袖珍书《The Little Book of Deep Learning》.pdf
2023-05-21《The Little Book of Deep Learning》本书共140页,作者François Fleuret是瑞士日内瓦大学计算机科学教授,Idiap研究所外部研究员,Neural Concept SA公司联合创始人。 历史上,深度学习属于统计机器学习这个更大...
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Neural Networks and Deep Learning-神经网络与深度学习-zh.zip
2017-12-26Neural Networks and Deep Learning神经网络与深度学习 中文版.pdf 个人收集电子书,仅用学习使用,不可用于商业用途,如有版权问题,请联系删除!
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Neural Network and Deep Learning神经网络与深度学习中文高清完整版PDF
2018-08-08Neural Network and Deep Learning 神经网络与深度学习中文版
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deep learning for computer vision with python
2018-05-03deep learning for computer vision with python,这本书是基于keras写的cv方向的深度学习书,值得推荐
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深度学习之美源代码.zip
2020-05-22深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践 书的源代码 人工智能,深度学习,可供参考学习,需要的可以看看,代码可运行
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深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践 源代码
2019-01-15《深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践 》一书的源代码。
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深度学习, 资源, Deep Learning: Foundations and Concepts
2023-12-22作者: Christopher M. Bishop, Hugh Bishop 书名: Deep Learning: Foundations and Concepts 发布时间: 2023 关键词: 深度学习, 人工智能
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matlab深度学习工具箱官方指导手册.pdf
2021-02-24matlab深度学习工具箱官方指导手册,包含各大模型参数的解释以及函数调用方式,适合开发以及研究使用。如果大家觉得不错的话,欢迎好评点赞转发,小伙伴们的鼓励就是我最大的动力~
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2021-09-15deeplearningwithpython(基于Python的深度学习).pdf
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2017-11-15deep learning 中文版 pdf deep learning 中文版 pdf deep learning 中文版 pdf deep learning 中文版 pdf deep learning 中文版 pdf
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2020-02-19该资源是吴恩达教授深度学习视频的配套笔记,全中文,简单实用,适合机器学习0基础爱好者进一步理解深度学习概念和实现方式等
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2017-10-24深度学习经典,有中文英文两个版本,读者可以对照使用 深度学习Deep Learning 中文版 2017.3.15.pdf DeepLearningBook.pdf
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2023-03-16使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见:https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
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2024-02-22当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息,以计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外,我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络(GELAN)。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示,GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型,它可以获取完整信息,使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果,比较结果如图1所示。
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