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一文详解什么是RNN（循环神经网络）

循环神经网络的应用场景比较多，比如暂时能写论文，写程序，写诗，但是，（总是会有但是的），但是他们现在还不能正常使用，学习出来的东西没有逻辑，所以要想真正让它更有用，路还很远。

  • 2023-02-27
  • 阅读256

深度学习基础之----BN、LN、IN、GN、SN

？目录 深度学习中的归一化问题 BN(Batch Normalizatioon) BN为了解决什么问题？ BN的主要思想 BN伪代码 BN的使用位置 BN的优势 BN存在的问题 LN(Layer Normalization) LN为了解决什么问题？ LN的主要思想 LN的优势 IN(Instance Normalization) 为什么提出IN？ IN的做法 GN(Group Normalization) 为什么提出GN？ GN的主要思想 SN（Switchable Normalization）github 全网最详细、最全面、最易懂的normalization解读

  • 2023-02-27
  • 阅读278

机器学习4个常用超参数调试方法

ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。

  • 2023-02-26
  • 阅读281

一张图看懂半导体产业链、供应链、资本链、创新链

一张图看懂半导 体产业链、供应链、资本链、创新链

  • 2023-02-26
  • 阅读256

通俗讲解深度学习和神经网络

本篇文章主要面向产品、业务、运营人员等任何非技术人员通俗易懂地讲解什么是深度学习和神经网络，二者的联系和区别是什么。无需技术背景也可以有一个比较全面清晰的认识。同时也为为大家讲解TensorFlow、Caffe、Pytorch等深度学习框架和目前工业界深度学习应用比较广的领域。

  • 2023-02-26
  • 阅读262

一文精简介绍CNN神经网络

这是love1005lin在CSDN上2021-11-19发布的一篇深度学习的卷积神经网，内容整理的精简，移动，现在将其进行转载，供大家参考。

  • 2023-02-26
  • 阅读260

下一代神经网络深度学习技术亮点梳理-换道chatGPT

对于领先的chatGPT，学习追赶chatGPT很重要，在追赶的同时我们也要拿一部分时间精力探索其他可能性，不然很难超越chatGPT 以AGI的终极目标为指引，加入新技术是个不错的尝试，新亮点很多

  • 2023-02-27
  • 阅读266

神经网络的工作原理介绍

在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会被激活（兴奋），向其他神经元发送化学物质。人工神经网络通常呈现为按照一定的层次结构连接起来的“神经元”，它可以从输入的计算值，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。并且它也被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数，来最大化的拟合现实中的实际数据，提高机器学习预测的精度。

  • 2023-02-26
  • 阅读248