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  6000星人气深度学习资源!架构模型技巧全都有

  铜灵发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI暑假即将到来，不用来充电学习岂不是亏大了。有这么一份干货，汇集了机器学习架构和模型的经典知识点，还有各种...

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  80页笔记看遍机器学习基本概念、算法、模型，帮新手少走弯路

  机器之心整理机器之心编辑部目前有关机器学习的资料可谓层出不穷，其中既有书籍、课程视频资料，也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说，或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。本文要介绍的是一份长约80页的学习笔记，旨在总结机器学...

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  吴恩达深度学习笔记(118)-深层循环神经网络(Deep RNNs)

  目前你学到的不同RNN的版本，每一个都可以独当一面。但是要学习非常复杂的函数，通常我们会把RNN的多个层堆叠在一起构建更深的模型。这节笔记里我们会学到如何构建这些更深的RNN。一个标准的神经网络，首先是输入x，然后堆叠上隐含层，所以这里应该...

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  四种深度学习模型介绍

  深度学习源于神经网络的研究，可理解为深层的神经网络。通过它可以获得深层次的特征表示，免除人工选取特征的繁复冗杂和高维数据的维度灾难问题。目前较为公认的深度学习的基本模型包括：基于受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMa...

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  减少模型半数内存用量:百度&英伟达提出混合精度训练法

  机器之心编译选自：arXiv参与：李泽南、蒋思源深度学习的模型正在变得越来越复杂，所需要的计算资源也在变得越来越多，在开发更加强大的硬件的同时，很多人也在致力于改进算法。最近，来自百度和英伟达共同提出了一种混合精度训练的新方法，研究者称，通...

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  一文读懂循环神经网络(RNN、LSTM、GRU)

  目标1.能够说出循环神经网络的概念和作用2.能够说出循环神经网络的类型和应用场景3.能够说出LSTM的作用和原理4.能够说出GRU的作用和原理...

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  使用Keras进行深度学习:(五)RNN和双向RNN讲解及实践

  通过对前面文章的学习，对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解，也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。然而这些网络都有一个共同的特点：每一层的神经元之间是相互独立的，如输入层的神经元彼此之间是独立的。然而...

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  从39个kaggle竞赛中总结出来的图像分割技巧

  作者：DerrickMwiti编译：ronghuaiyang导读...

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  Diffusion扩散模型

  模型简介...

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  NeuralProphet:基于神经网络的时间序列建模库

  NeuralProphet是一个python库，用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。它建立在PyTorch之上，并受到FacebookProphet和AR-Net库的极大启发。NeuralProphet和Prophet对比...

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