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曾经的受害者家属告诉你，江歌妈妈余生有多难
“江歌案”判了。 12个伤口，413天。瘦弱的母亲，在唯一的女儿残忍被杀后，卖掉房子，四处奔波，在人性的千万种不可预知中，保持冷静，条理清晰，拼了一条命只求换来真相。 而在不...
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集成学习系列(五)-GBDT(梯度提升决策树)以前一直以为GBDT算法十分的什么，而且十分难懂，但是最近看了李航老师的《统计学习方法》一书的第八章，从AdaBoost算法，到通过前向分步算法来解释AdaBoost算法，再...
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如何调教神经网络之前有问一些朋友意见，都说根本不懂你这货在胡说八道什么。或许是学艺不精，加上表达能力捉鸡吧。但是做事总得有始有终，只要能看到有个人点开，那就有勇气把都写完。尽自己最大的努力去...
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神经网络瘦身：SqueezeNet今年二月份，UC Berkeley和Stanford一帮人在arXiv贴了一篇文章： SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x ...
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TensorFlow从0到1 - 13 - AI驯兽师：神经网络调教综述TensorFlow从0到1系列回顾 在未来的AI时代，“手工程序”将变得越发稀有，而基于通用AI程序，通过大数据“习得”而生的程序，会无所不在。到那时，程序员将光荣卸任，取...
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【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题个人主页：http://hellogod.cn 什么是卷积、最大池化和 Dropout？ 这篇文章是深度学习系列中一篇文章。请查看#系列1和#系列2 欢迎来到本系列教程的第三...
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看完这个，貌似知道了一些深层网络训练问题：体重、腰粗、难推倒深度学习是很强大，几乎可以通过足够的数据训练出各种各样复杂函数。但缺点是，难以训练出满意的结果。与许多游戏中的强力角色一样，虽然成长值高，练级却困难。花好半天，练个半死，才见...
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通道洗牌、变形卷积核、可分离卷积？盘点卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作。CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点...
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纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。<br>个人博客：<a href="http://noahsnail.com" rel="nofollow" target="_blank">http://noahsnail.com</a><br>CSDN博客：<a href="http://blog.csdn.net/quincuntial" rel="nofollow" target="_blank">http://blog.csdn.net/quincuntial</a>
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AlexNet论文翻译——中文版声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-paper...
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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—VGG网络翻译—中文版翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Very Deep Convolut...
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ResNet论文翻译——中文版声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-paper...
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GoogLeNet论文翻译——中文版文章作者：Tyan博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总：https://gi...
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滑动平均模型在Tensorflow中的应用
目的 在Tensorflow的教程里面，使用梯度下降算法训练神经网络时，都会提到一个使模型更加健壮的策略，即滑动平均模型。本文基于最近一段时间的学习，记录一下自己的理解。 基...
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机器学习算法小结与收割offer遇到的问题
机器学习是做NLP和计算机视觉这类应用算法的基础，虽然现在深度学习模型大行其道，但是懂一些传统算法的原理和它们之间的区别还是很有必要的。可以帮助我们做一些模型选择。本篇博文就...
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从MLP到SVM
任务简报 目标：把全连接层的特征保存下来，然后训练SVM分类器第一步：提取训练数据和验证数据的特征第二步：训练SVM分类器第三步：在验证集上进行测试 这是一个隔靴搔痒的答案。...
