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    【论文解读】CNN深度卷积神经网络-DenseNet

    1.简介 DenseNet是在ResNet发表后深受其影响,同时又更为优秀的一种网络结构,由康威大学清华大学、facebook的三位作者共同提出...

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    【论文解读】CNN深度卷积神经网络-ResNet

    1.简介 深度残差网络(deep residual network)是2015年微软何凯明团队发表的一篇名为:《Deep Residual Le...

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    【论文解读】CNN深度卷积神经网络-GoogLeNet

    前言 本文主要CNN系列论文解读——GoogLeNet简介、模型结构、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档,排版更好看【论文解读】CNN深度...

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    【论文解读】CNN深度卷积神经网络-Network in Network

    前言 本文主要CNN系列论文解读——Network in Network的简介、模型结构、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档,排版更好看,...

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    【论文解读】CNN深度卷积神经网络-VGG

    前言 本文主要CNN系列论文解读——VGG的简介、模型结构、参数计算、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档,排版更好看,目录如下:【论文解读...

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    【论文解读】CNN深度卷积神经网络-AlexNet

    前言 本文主要CNN系列论文解读——AlexNet的简介、模型结构、参数计算、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档,排版更好看,目录如下:【...

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    【吴恩达机器学习】第一周—单变量线性回归

    1.课程回顾 例1:房价和面积—预测 给定一组房价和房屋面积的数据集,通过机器学习算法(监督学习)来拟合画出一条线,根据这条线来对未知的数据进行...

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    【吴恩达机器学习】第二周—多变量线性回归

    1.多变量线性回归 在第一周的房价和房屋面积的例子中,由于变量只有一个—面积,所以这类机器学习问题称为单变量线性回归,很明显,当变量数量>1时,...

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    【吴恩达机器学习】第三周—逻辑回归、过拟合、正则化

    1.分类问题(Regression) 在分类问题中,你要预测的变量 𝑦 是离散的值,我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regres...

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