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详解前馈、卷积和循环神经网络技术
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求问:调参是否能对深度学习模型的性能有极大提升?
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直观梳理深度学习关键概念:优化算法、调参基本思路、正则化方式等
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机器学习老中医:利用学习曲线诊断模型的偏差和方差
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最优解的平坦度与鲁棒性,我们该如何度量模型的泛化能力
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综述论文:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择
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计算机视觉的修炼秘笈
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你可能不知道的7个深度学习实用技巧
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了解学习率及其如何提高深度学习的性能
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专访MIT教授Tomaso Poggio:表达、优化与泛化——数学视角里的深度学习
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计算机视觉必读:目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等
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计算机视觉领域最全汇总
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从入门到高阶,读懂机器学习需要哪些数学知识
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如何从零开始构建深度学习项目?这里有一份详细的教程
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这些神经网络调参细节,你都了解了吗
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利用Matlab实现深度学习
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构建深度神经网络,我有20条“不成熟”的小建议
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普林斯顿ICML2018教程:深度学习理论理解的探索
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如何搞明白深度学习的算法、理论与计算系统?这一份CMU邢波教授286页全面为你阐述
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十种确保搞砸人工智能项目的方法,文因互联CEO鲍捷
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称霸Kaggle的十大深度学习技巧
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超详细深度学习debug指南,国外小哥手把手教你如何调试模型
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量化交易算法参考资料
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MIT最新算法,双向传播比BP快25倍
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代替支持向量机,南大周志华组提出多类最优边界分配机mcODM
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从浅层模型到深度模型:概览机器学习优化算法
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深度学习中的常见分布
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小波神经网络简介
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深度神经网络训练的必知技巧
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