目录 传统的自然语言处理模型 NLP的卷积神经网络（textCNN） 卷积层的最大池化问题 testCNN的应用 一句话简介：借鉴视觉的CNN用于自然语言处理中，通过不同高度（词数量）的卷积核提取特征，合并池化压缩至分类，优势是速度提升很多。 一、传统的自然语言处理模型 1）传统的词袋模型或者连续词... ...
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2020-06-17 01:30:01
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神经网络AI加速器技术 能够直接加速卷积神经网络，还能够直接运行常见的网络框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch，DarkNet等，支持用户定制化的网络和计算类型。 功能特点： ● 数据类型 ○ 16位浮点 ○ 8位定点 ○ 8位/4位整数 ● 网络压缩 ○ 稀疏矩阵 ○ 剪枝 ○ ...
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2020-06-16 15:05:32
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摘要：昇腾AI计算解决方案以极致算力，端边云融合、全栈创新，开放生态的硬核实力。用户可以使用标准的Matrix接口实现业务引擎，对外释放昇腾AI加速能力。 从卷积神经网络中的矩阵乘法（GEMM）说起 说起AI业务，就不得不提最经典的AlexNet，AlexNet模型于2012年提出，其被认为是计算机 ...
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2020-06-15 15:45:21
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YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文地址：链接：百度网盘 提取码：lgw1 GitHub地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 【摘要】有很多特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性 ...
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2020-06-13 22:55:55
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作者|FAIZAN SHAIKH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释模型是如何工作的，我们怎么能相信模型的结果呢？这 ...
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2020-06-12 12:49:57
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1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() （1）导入数据包 （2）读取数据 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_cate ...
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2020-06-09 10:03:52
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能最大，根本在于智能；机器学习次之，机器学习是实现人工智能的一种方法；深度学习最后，但深度学习是实现机器学习的一种核心技术。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。在全连接神经网络中， ...
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2020-06-09 09:15:58
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一、背景介绍、现状综述 本文作者在工作中需要实现一种适用于手机端目标检测任务的神经网络，因此撰写这篇综述性报告，详细梳理目前手机端目标检测领域的神经网络应用现状。 1959年，Hubel和Wiesel发现人类视觉系统中的可视皮层是采用分层机制处理信息的。受此启发，人们提出了卷积神经网络（Convol ...
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移动开发 时间：
2020-06-09 00:01:27
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答：人工智能：凡是机器做了人需要动脑才能完成的事情，都可以称为人工智能； 机器学习：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，就是机器学习； 深度学习：深度学习可以看作是特殊的机器学习，我们可以利用深度学习来解决大部分需要思考的问题。 2. ...
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2020-06-07 19:21:23
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 3.理解卷积计算。 以digit0为例，进行手工演算。 from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8 digits = load_digit ...
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2020-06-06 18:35:50
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