言有三创作的计算机网络小说《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》,已更新章,最新章节:undefined。本书理论知识体系完备,由浅入深,系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络,以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺
多层感知机的关键问题在于训练其中各层间的连接权值,其训练方法大致可以分为两类:一类是将其他连接权值固定,只训练某两层间的连接权值,研究者已从数学上证明了这种方法对所有非线性可分的样本集都是收敛的;另一类是大家所熟知的BP神经网络,其通常使用Sigmoid和Tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应,使用反向传播BP算...
深度学习模型设计有哪些指导性、经验性原则? thanky AI算法及软件栈研究与应用,AI解决方案,AI软硬协同优 深度:堆叠网络层数,每层的参数可相同或者不同 广度:扩展并行分支数,每个分支可以相同或不同 深度和广度决定了特征的学习能力(多视野,多分辨率,增强非线性… ...
本书理论知识体系完备,由浅入深,系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络,以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计这10类主流的深度学习模型设计思想。
如书名《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》,这是一本讲述深度学习模型设计核心算法的书籍,同时配套有大量实战案例,以下为实拍图。 全书共计14章,目录如下: 第1章 神经网络和计算机视觉基础 第2章 深度学习的基础 第3章 数据集、评测指标与优化目标 ...
2.3.4 卷积神经网络的核心思想 卷积神经网络拥有一些重要的特性,包括稀疏连接、权重共享等,这些是它能够成功的保证。 1.稀疏连接与权重共享 在卷积神经网络中,前后层神经元大部分采用局部连接的方式,且在同一个特征平面中的权重共享。局部连接的思想来自生理学的感受野机制和图像的局部统计特性,而权重共享则使图像...
当当网图书频道在线销售正版《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》,作者:言有三,出版社:电子工业出版社。最新《深度学习之模型设计:核心算法与案例实践》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《深度学习之模型设计:核心算法与案例实
深度学习之模型设计:核心算法与案例实践 言有三 计算机网络·单片机与嵌入式·0字 完本| 更新时间 本书理论知识体系完备,由浅入深,系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络,以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计...
深度学习经过了半个多世纪的软硬件的发展,整个过程可分为3个阶段,下面将详细介绍深度学习发展过程中诞生的重要技术——神经网络。 1.3.1 生物神经元与人工神经网络 人工神经网络(Artificial Neural Network)简称神经网络(Neural Network,NN),是人类模拟生物神经网络的结构和功能提出的数学模型,广泛应用于计算机视觉等...