eustoma - 博客园

2018年11月6日

大话卷积神经网络（CNN）

摘要： https://my.oschina.net/u/876354/blog/1620906 阅读全文

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给你一个卷积神经网络工作原理最直观的解释

摘要： https://36kr.com/p/5093311.html 阅读全文

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Tensorflow快餐教程(9) - 卷积

摘要： https://segmentfault.com/a/1190000014775833 阅读全文

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卷积神经网络使用 Python 实现一个对手写数字进行分类的简单网络

摘要： https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-convolutional-neural-network-vision-recognition/index.html 阅读全文

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Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积

摘要： https://juejin.im/entry/5a6463a86fb9a01ca5609228 阅读全文

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2018年11月5日

深度学习基础 (十五)--padding，卷积步长与简单卷积神经网络示例

摘要： https://testerhome.com/topics/12383 阅读全文

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直白介绍卷积神经网络（CNN）

摘要： http://blog.jobbole.com/113819/ 阅读全文

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直观理解深度学习卷积部分

摘要： https://www.leiphone.com/news/201807/RQ4sBWYqLkGV4ZAW.html 阅读全文

posted @ 2018-11-05 20:51 eustoma 阅读(176) 评论(0) 推荐(0)

理解深度学习中的卷积

摘要： http://www.hankcs.com/ml/understanding-the-convolution-in-deep-learning.html http://colah.github.io/posts/2014-07-Understanding-Convolutions/ https:// 阅读全文

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2018年10月26日

浅谈CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU

摘要： https://www.sohu.com/a/191538165_777155 A12宣传的每秒5万亿次运算，用计算机语言描述就是5Tops。麒麟970 NPU，根据资料是 1.92Tops。麒麟980 NPU，提升是970的120%，也就是1.92TopsX2.2=4.23Tops。 A11大阅读全文

posted @ 2018-10-26 20:30 eustoma 阅读(2413) 评论(0) 推荐(0)

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