目录 定义网络 梯度反向传播 梯度更新 面试时的变相问法 参考资料 BPTT(back-propagation through time)算法是常用的训练RNN的方法，其实本质还是BP算法，只不过RNN处理时间序列数据，所以要基于时间反向传播，故叫随时间反向传播。 BPTT算法在吴恩达和李宏毅等教授 ...
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2020-07-09 22:05:20
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模拟内存计算如何解决边缘人工智能推理的功耗挑战 How analog in-memory computing can solve power challenges of edge AI inference 机器学习和深度学习已经成为生活中不可或缺的一部分。人工智能（AI）应用通过自然语言处理（NLP ...
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2020-07-09 13:51:53
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人体姿态估计是MSCOCO数据集(http://cocodataset.org/)上面的一项比赛，人体关键点检测，目前主流的做法都是深度学习来做。 可以分为两个大的方向： （1）top-down方向：自顶向下的方法 目前的主流，像cpn，hourglass，cpm，alpha pose等都是top- ...
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2020-07-08 15:01:55
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论文标题：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译：用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqi ...
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2020-07-07 13:03:51
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熟练《机器学习实战》和《花书》中的所有知识点 熟练《剑指Offer》中的所有知识点 熟练Pytorch操作 经常参加和复现Kaggle竞赛 数据降维：复现PCA、LE、LLE、LBP 集成学习：复现Kaggle竞赛前5名 强化学习：复现Kaggle竞赛前5名 深度学习：复现ImageNet竞赛上的一 ...
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2020-07-07 10:25:01
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摘要：视觉跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，已广泛应用于军事，医疗等领域。 近年来，计算机视觉中深度学习的热潮为实现具有更高性能的视觉跟踪提供了一种新途径。 本文首先介绍了视觉跟踪和深度学习的概念和研究现状，然后重点介绍了深度学习在视觉跟踪中的代表性应用，最后总结了未来的发展方向和前景。 1 ...
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2020-07-06 20:13:48
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原文链接 扫码关注下方公众号："Python编程与深度学习"，领取配套学习资源，并有不定时深度学习相关文章及代码分享。 今天分享一篇发表在MICCAI 2019上的论文：One Network To Segment Them All:A General, Lightweight System for ...
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2020-07-06 10:47:48
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NI-DL 应用框架：图像分类，目标检测，分割提取。 底层：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上层：C#.NET Winform 【图像分类】 识别一张图片是否为某个类型的物体/形态/场景。 对不同纹理的图案（肉眼都不易快速辨识）进行标记分类，进行训练，对新图像就可快速的预测出 ...
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2020-07-06 01:35:27
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NI-DL 应用框架：图像分类，目标检测，分割提取。 底层：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上层：C#.NET Winform 【物体检测】 识别图中包含的每个物体的位置、名称类别、及可信度。 对于样本图像的缺陷位置进行标记涂抹，进行训练，对新图像就可快速的预测出此图像中所有 ...
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2020-07-06 01:22:46
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NI-DL 应用框架：图像分类，目标检测，分割提取。 底层：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上层：C#.NET Winform 【图像分割】 把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标。 下图是系统的截图： 通过对几十张样本图片中出现的不同位置的A、B、C字符 ...
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2020-07-06 01:21:19
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