深度学习及CNN、RNN、GAN等神经网络简介（图文解释 超详细）
深度学习概述理论上来说，参数越多的模型复杂度越高、容量越大，这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下，复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此，以深度学习（Deep Learning，D...
DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介——CNN网络的3D可视化(LeNet-5为例可视化)
CNN网络的3D可视化3D可视化地址：http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/1、LeNet-5为例可视化
DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介——CNN网络的3D可视化(LeNet-5为例可视化)
CNN网络的3D可视化1、LeNet-5为例可视化
DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用)
MXNet 常见使用方法1、关于GPU、CPU运算1、目前MxNet支持相同平台下的变量运算，如果一个变量在GPU一个变量在CPU，则需要通过copyto之类的方式来统一。MxNet中，可以通过gpu_device=mx.gpu()来创建GPU的context。下边的方式是切换到GPU上执行运算。g...
DL：深度学习模型概览(包括DNN、CNN、RNN等)的简介、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略
神经网络所有模型的简介及其总结 FF【前馈神经网络】和 RNN【循环神经网络】是相对的概念。backpropagation是一类训练方法。神经网络所有模型的简介(概览)DL：深度学习算法(神经网络模型集合)概览之《THE NEURAL NETWORK ZOO...
TF之CNN：Tensorflow构建卷积神经网络CNN的简介、使用方法、应用之详细攻略
目录TensorFlow 中的卷积有关函数入门1、tf.nn.conv2d函数案例应用1、TF之CNN：Tensorflow构建卷积神经网络CNN2、使用简单的函数来替代上面的定义TensorFlow 中的卷积有关函数入门 TensorFlow 构建卷积网络之前，我们需要了...
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)
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结构虽简单，但性能强悍——3个小型卷积神经网络简介
人工智能、深度学习太火了，火到哪一个领域都有讨论的声音。稍微对深度学习有所了解的人们，尤其是对于计算机视觉领域有所涉猎的人们，当一听到深度学习、卷积神经网络时，脑海里不由得自动脑补这样一幅画面——一台满和负载嗡嗡响的GPU服务器、一台满屏代码不断...
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