深度学习论文 核心算法和思想。 深度学习原理,项目流程,在前面讲了。比较基本,这些东西。 了解主流的算法和核心思想,如果你要深入学习,提高核心竞争力。 本次涉及の论文为: 每个点对应一篇精品论文。被业界认可,学习价值高。算法思想优秀。 对于1:论文写得好。框架通用。本来是做物体检测,但实际用途不仅物 其他 ...
摘要广义线性模型和非线性特征变换的组合广泛用于输入稀疏的大规模回归和分类问题。特征的交叉非常有效并且可解释性也很好,但是为了提高模型泛化能力,需要大量的特征工程工作。深度神经网络可以更好的通过稀疏特征的低纬稠密向量泛化到非显性的特征组合。但是当用户物品的交互数据比较稀疏的时候,深度神经网络可能会过拟合。本...
一、摘要我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的深度估计系统,该系统通过对从双目图像对中预测的深度图进行体积融合,从而得到场景的三维重建。我们提出了一种深度改进架构,它可以计算可视图的视差并预测遮挡部分,进而帮助融合系统产生几何一致的重建。我们在提出的新的代价滤波网络中利用3D扩张卷积,与现有滤波架构相比,会...
前言前边几篇有关卷积网络的博客中介绍了最经典的LeNet网络和AlexNet网络,其主要是将其作为经典的网络模型进行介绍,同时对二者进行了对比。对比发现后者比前者的卷积层多三层,且在卷积核、通道数和构造的顺序上存在很大的不同,但上述二种模型其内部并没有过多的说明如何去构造卷积神经网络,本章以后的几篇分别来写一...
# 实现深度学习网络框图的指南 在深度学习的世界中,建模和可视化是不可或缺的部分。通过用框图展示深度学习网络结构,我们能够直观了解网络各层之间的关系。本文将带领初学者一步步实现深度学习网络框图,并提供详细的代码和说明。 ## 整体流程 实现深度学习网络框图的整体流程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 |...
特征的交叉非常有效并且可解释性也很好,但是为了提高模型泛化能力,需要大量的特征工程工作。深度神经网络可以更好的通过稀疏特征的低纬稠密向量泛化到非显性的特征组合。但是当用户物品的交互数据比较稀疏的时候,深度神经网络可能会过拟合。本文我们提出wide & deep学习,同时训练线性模型和深度模型,结合了记忆与泛化的...