- 0. 簡介 在過去，我寫的主要都是“傳統類”的機器學習文章，如樸素貝葉斯分類、邏輯回歸和Perceptron算法。在過去的一年中，我一直在研究深度學習技術，因此，我想和大家分享一下如何使用Tensorflow從頭開始構建和訓練卷積神經網絡。這樣，我們以后就可以將這個知識作為一個構建塊來創造有趣的深度學習應用程序了。 為此，你需要安裝Tensorflow(請參閱安裝說明)，你還應該對Python編程和卷積神經網絡背后的理論有一個基本的了解。安裝完Tensorflow之后，你可以在不依賴GP
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Tensorflow 卷積神經網絡
- 本文是對卷積神經網絡的基礎進行介紹，主要內容包含卷積神經網絡概念、卷積神經網絡結構、卷積神經網絡求解、卷積神經網絡LeNet-5結構分析、卷積神經網絡注意事項。 一、卷積神經網絡概念 上世紀60年代。Hubel等人通過對貓視覺皮層細胞的研究，提出了感受野這個概念。到80年代。Fukushima在感受野概念的基礎之上提出了神經認知機的概念，能夠看作是卷積神經網絡的第一個實現網絡，神經認知機將一個視覺模式分解成很多子模式(特征)，然后進入分層遞階式相連的特征平面進行處理，它試圖將視覺系統模型化，使其能
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- 用卷積神經網絡檢測臉部關鍵點的教程（一）-這是一個手把手教你學習深度學校的教程。一步一步，我們將要嘗試去解決Kaggle challenge中的臉部關鍵點的檢測問題。
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- 人工智能正在經歷一場變革，這要得益于機器學習的快速進步。在機器學習領域，人們正對一類名為“深度學習”算法產生濃厚的興趣，因為這類算法具有出色的大數據集性能。在深度學習中，機器可以在監督或不受監督的方式下從大量數據中學習一項任務。大規模監督式學習已經在圖像識別和語音識別等任務中取得巨大成功。
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- 隨著深度神經網絡在大規模語音識別任務上獲得顯著效果提升，大數據的不斷完善和漣漪效應的提出，在近十年，中國的人工智能也得到了快速發展。作為國內智能語音與人工智能產業領導者的科大訊飛率先將遞歸神經網絡和卷積神經網絡應用到真實在線系統中，并提出了全新的深度神經網絡結構FSMN——訊飛構型。
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深度神經網絡 遞歸神經網絡 卷積神經網絡 訊飛構型 201604
卷積神經網絡介紹
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