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2018年9月15日
资源 | TensorFlow推出新工具Seedbank:即刻使用的预训练模型库【转】
摘要: 本文转载自:http://tech.ifeng.com/a/20180713/45062331_0.shtml 选自TensorFlow 作者:Michael Tyka 机器之心编译 参与:路、王淑婷 今日,TensorFlow 推出新工具 Seedbank,用户可在该平台上查找大量机器学习示例(包
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posted @ 2018-09-15 21:21 请给我倒杯茶
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2018年9月14日
Vim 基本設置 – 使用Vim-plug管理插件 (3)【转】
摘要: 本文转载自:https://staryoru.github.io/vim-plugin-manager/ Vim中有很多非常好用的插件(plugin),對於這些插件的安裝、更新與移除等等,使用一個插件管理器將有助於快速執行這些步驟,並且更有效率地管理插件。本文所介紹的插件管理器為Vim-plug。
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posted @ 2018-09-14 20:32 请给我倒杯茶
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2018年9月13日
Linux kernel 编译问题记录【转】
摘要: 本文转载自:http://sunyongfeng.com/201701/programmer/linux/kernel_compile_fail.html 编译内核出现以下错误 Can't use 'defined(@array)' (Maybe you should just omit the d
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posted @ 2018-09-13 16:10 请给我倒杯茶
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2018年9月12日
深度学习(四)卷积神经网络入门学习(1)【转】
摘要: 本文转载自:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,转载请注明原文地址、作者信息。 https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 卷
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posted @ 2018-09-12 21:57 请给我倒杯茶
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深度学习:Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)【转】
摘要: 本文转载自:https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力。 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学
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posted @ 2018-09-12 21:09 请给我倒杯茶
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深度学习:Keras入门(一)之基础篇【转】
摘要: 本文转载自:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7132364.html 1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为
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posted @ 2018-09-12 20:44 请给我倒杯茶
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CNN笔记:通俗理解卷积神经网络【转】
摘要: 本文转载自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有
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posted @ 2018-09-12 17:10 请给我倒杯茶
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[Deep Learning] 神经网络基础【转】
摘要: 本文转载自:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html 阅读目录 1. 神经元模型 2. 感知机和神经网络 3. 误差逆传播算法 4. 常见的神经网络模型 5. 深度学习 6. 参考内容 阅读目录 1. 神经元模型 2. 感知机和神经网络 3. 误
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posted @ 2018-09-12 16:19 请给我倒杯茶
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一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation【转】
摘要: 本文转载自:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文
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posted @ 2018-09-12 16:05 请给我倒杯茶
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深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现【转】
摘要: 本文转载自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52557623 在之前的深度学习笔记(一):logistic分类 中,已经描述了普通logistic回归以及如何将logistic回归用于多类分类。在这一节,我们再进一步,往其中加入隐藏层
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posted @ 2018-09-12 15:20 请给我倒杯茶
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