不会停的蜗牛

1998， Yann LeCun 的 LeNet5 图像特征分布在整个图像上在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时，具有可学习的参数的卷积是个比较有效的方法在没有应用GPU...

不会停的蜗牛

本文结构： 什么是 seq2seq？ Encoder–Decoder 结构？ seq2seq 结构？ 什么是 seq2seq？ seq2seq 是一个 Encoder–Dec...

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本文结构： 凸优化有什么用？ 什么是凸优化？ 凸优化有什么用？ 鉴于本文中公式比较多，先把凸优化的意义写出来吧，就会对它更有兴趣。 我们知道在机器学习中，要做的核心工作之一就...

朱小虎XiaohuZhu

作者： Christopher Olah （OpenAI）译者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文链接：https:...

不会停的蜗牛

今天的学习资料是这篇文章，写的非常详细，有理论有代码，本文是补充一些小细节，可以二者结合看效果更好：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/5...

不会停的蜗牛

参考资料源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf... 语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，...

不会停的蜗牛

参考：各模型完整代码周莫烦的教学网站这个网站上有很多机器学习相关的教学视频，推荐上去学习学习。 Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级...

简黛玉

心理·反鸡汤――走出“舒适区”不如处处“舒适区” 作者：澄澈Zoe 这很不容易，这需要我们接纳自己的有限的能力，接纳自己的不完美，生活的不完美，接纳自己舒适与不舒适的状态。而...