Sequential 相当于一个容器，里面封装了一个神经网络结构 model=tf.keras.model.Sequential([网络结构]) 常用网络结构 拉直层：tf.keras.layers.Flatten() 将输入变为一维数组 全连接层：tf.keras.layers.Dense(神经元 ...
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2020-12-30 10:51:49
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基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，每一层的神经元构成一个激活函数阵列（即非线性映射），信号便从输入层开始反复的重复这两个过程直到输出层，也就是已经在
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2020-12-29 11:49:23
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开篇高能预警！本文前置知识：1、理解特征函数/能量函数、配分函数的概念及其无向图表示，见《逻辑回归到受限玻尔兹曼机》和《解开玻尔兹曼机的封印》；2、理解特征函数形式的逻辑回归模型，见《逻辑回归到最大熵模型》。从逻辑回归出发，我们已经经过了朴素贝叶斯、浅层神经网络、最大熵等分类模型。显然，分类模型是不考虑时间的，仅仅计算当前的一堆特征对应的类别。因此，分类模型是“点状”的模型。想一下，如果我们有一个
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2020-12-29 11:48:54
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1.3D Deformable Object Manipulation Using Deep Neural Networks 摘要：由于其高二维性，可变形对象操纵是机器人技术中的一个难题。在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络的控制器，以伺服控制具有未知变形特性的可变形物体的位置和形状。特别是，使 ...
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2020-12-28 10:51:58
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图片来源：Unsplash神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。本文通过神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”，为此来检验一个布尔异或函数的神经网络。首先，利用已知异或属性过程构造了一个自底向上的神经网络，即清晰包
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2020-12-23 12:39:40
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通过利用机器学习和人工智能的最新进展，一批来自加州大学伯克利分校的顶尖专家解答了一个存在已久的问题：如何预测哪位球员能带领球队获得NBA总冠军？以下是用于做出这些预测的神经网络图：红色边缘用于特征“MVP”并且具有权重1.0。所有其他边缘的重量均为0.0。随着AI可解释性的提高，对此模型的语义描述也在完善：{球员X}是否已获得常规赛MVP？本文的真正论点是：如果要预测{球员X}能否带领球队获得NB
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2020-12-23 12:28:41
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重磅干货，第一时间送达1AboutCS224N「CS224n：深度自然语言处理课程」（NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning），由斯坦福大学出品，让你在了解丰富的自然语言处理基础理论的同时，学会将运用神经网络到实际问题中。主讲人为斯坦福大学人工智能实验室主任，著名计算机科学家ChristopherManning教授，1月份课程阅读材料已公布。本课程自20
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2020-12-21 10:59:09
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You ...
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2020-12-19 11:36:43
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You Only ...
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2020-12-19 11:36:26
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You ...
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2020-12-19 11:34:20
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