本项目使用文本卷积神经网络，并使用 " " 数据集完成电影推荐的任务。 推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等，有人的地方就有推荐。根据个人的喜好，相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app，因为有了个性 ...
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2019-04-09 14:03:02
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CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet 卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNe ...
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2019-03-29 14:37:50
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卷积神经网络结构： 1、 数据输入层： 去均值：将平均值变为0 归一化：将不同的特征，取值范围变为一致的 PCA降维、白化 2、 卷积计算层： 每个神经元看做是一个过滤器（一个带权重的矩阵），过滤器对原数据进行卷积相关操作（内积），不同过滤器关注的特征不同 局部连接：过滤器提取局部特征，然后再与后面 ...
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2019-03-26 16:47:56
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<深度学习基础> 卷积神经网络，循环神经网络，LSTM与GRU，梯度消失与梯度爆炸，激活函数，防止过拟合的方法，dropout，batch normalization，各类经典的网络结构，各类优化方法 1、卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/ ...
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2019-03-25 17:45:58
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作者：Volodymyr Kuleshov, S. Zayd Enam, and Stefano Ermon 摘要 我们介绍了一种新的音频处理技术，该技术使用深度卷积神经网络来提高语音或音乐等信号的采样率。我们的模型在低质量和高质量的音频对上训练；在测试时，他会预测低分辨率信号插值的过程中缺失的采样 ...
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2019-03-25 10:56:40
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记录一些网友写的博客或者帖子，供学习用，感谢！ 用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征：https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592 为什么卷积能够提取图像的特征？看完此文应该能够给你一个答案：https://blog.cs ...
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2019-03-17 17:04:44
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一、写在前面fcn是首次使用cnn来实现语义分割的，论文地址：fully convolutional networks for semantic segmentation实现代码地址：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org全卷积神经网络... ...
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2019-03-10 15:05:21
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LeNet 1998年，LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络，也是整个神经网络的开山之作，称为LeNet，现在主要指的是LeNet5或LeNet-5，如图1.1所示。它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构，如果不计输入层，该模型共7层，包括2个卷积层，2个下采样层，3个全连接层 ...
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2019-03-06 00:32:20
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1.从零开始学习深度学习的网址，包括全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等等： https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 2.python 2学习的网址： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089 ...
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2019-02-27 17:41:43
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在学习RNN的时候，经常会用CNN来类比，过程中我发现自己对CNN有些地方理解的还不是很清楚。 疑惑1：CNN卷积层的神经元是什么样的？ CNN的卷积层包括各种概念，各种计算，但是我忽然发现，基本没人提到卷积层的神经元，而且在tensorflow编程中，也无需设置卷积层的神经元，这使得我们更加忽略了 ...
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2019-02-26 21:07:16
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