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搜索资源列表

  1. deep learning

  2. y.lecun,y.bengio,g.hinton合作的nature文章《deep learning》

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-06-26
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：roll2013

  1. 100篇之外深度学习.zip

  2. 新论文：最近6个月以内的 Batch Renormalization: Towards Reducing Minibatch Dependence in Batch-Normalized Models, S. Ioffe. Wasserstein GAN, M. Arjovsky et al. Understanding deep learning requires rethinking generalization, C. Zhang et al. [pdf] 老论文：2012年以前的 An

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-22
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：oscer2016

  1. 语音__其他领域.zip

  2. 端到端attention-based大规模词表语音识别 End-to-end attention-based large vocabulary speech recognition (2016) 作者 D. Bahdanau et al. Deep speech 2：中英文端到端语音识别 Deep speech 2: End-to-end speech recognition in English and Mandarin (2015) 作者 D. Amodei et al. 使用深度循环网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-22
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：oscer2016

  1. 流形学习工具箱

  2. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) is a (prize-winning) technique for dimensionality reduction that is particularly well suited for the visualization of high-dimensional datasets. The technique can be implemented via Barnes-Hut appr

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2017-05-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_21336847

  1. 深度学习工具包 DeepLearningToolbox

  2. 深度学习工具包 Deprecation notice. ----- This toolbox is outdated and no longer maintained. There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [te

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-15
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_39858881

  1. Deep learning

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-15
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u014291571

  1. Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity.pdf

  2. 用最简单的模型、最简单的特征工程做出好效果，追求的就是极致性价比。如果有需要，可以在此基础上做一些模型更改和特征工程，提高表现效果。ture for face verification developed by Chopra, Hadsell, and This forces the LSTm to entirely capture the semantic dif- LeCun(2005), which utilizes symmetric Conv Nets where ferences d

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wolegequya

  1. Algorithms for hyper-parameter optimization

  2. Algorithms for hyper-parameter optimization.pdf，讲述贝叶斯算法的TPE过程的专业论文The contribution of this work is two novel strategies for approximating f by modeling H: a hier archical Gaussian Process and a tree-structured parzen estimator. These are described in

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：268kb
    • 提供者：yangtao_whut

  1. dueldqn.pdf

  2. 关于duelingdqn的原始论文，适合初学者对深度强化学习duelingdqn的认识和了解Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning et al.(2016). The results of Schaul et al.(2016) are the 2.1. Deep Q-networks current published state-of-the-art The value functions as descri

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：672kb
    • 提供者：m0_37384317

  1. A Framework for Generating High Throughput CNN Implementations on FPGAs.pdf

  2. 一种FPGA硬件加速方案，实现深度学习，可实现高吞吐量的CNN网络Session 3: Deep Learning FPGA 18, February 25-27, Monterey, CA, USA maps. Let b, n and m index into the Batch, fin and fout dimensions Table 1: Variation of model paramcters Equation 4 specifies the operations of a co

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-20
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：shiyangcool

  1. Attention Is All You Need.pdf

  2. 谷歌提出的Transformer结构tput Probabilities Softmax Linear Add& Norm Feed orwa Add& Norm Add norm Multi-Head Attention Forward N Add Norm I Add norm Masked Multi-Head Multi-Head Attention Atention Encoding ① Encoding ut Output Embedding Embedding Inputs Ish

  3. 所属分类：深度学习

  1. LISTEN ATTEND AND SPELL A NEURAL NETWORK FOR SPEECH RECOGNITION.pdf

  2. 语音识别LAS结构where d and y, are MLP networks. After training, the a; distribution Table 1: WER comparison on the clean and noisy Google voice is typically very sharp and focuses on only a few frames of h; ci car search task. The CLDNN-hMM system is the s

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-07-13
    • 文件大小：632kb
    • 提供者：weixin_41778389

  1. 1 新技术篇-机器学习概述.pdf

  2. 机器学习在中国,随着人们物质基础得提升,寿命的增长以及环境的影响,癌症每年正以...以及正在被应用于癌症研究的新技术、新方法,什么是机器学习? 不同的定义: “机器学习是一门人工智能的科学,主 要研究对象是人工智能,特别是如何在 raining Data 经验学习中改善具体算法的性能。” “机器学习是对能通过经验自动改进的 计算机算法的研究。” Random Tuning 机器学习是使用数据或以往的经验 Learning Algorithm 以此优化计算机程序的性能标准 ◇总结如下: 人工智能的

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-06
    • 文件大小：607kb
    • 提供者：u010461615

  1. torchnca:邻域分量分析的PyTorch实现-源码

  2. 托尔恩卡 J. Goldberger， G。Hinton，S。Roweis，R.Salakhutdinov的PyTorch实现。 NCA是一种度量学习技术，用于学习数据集的线性变换，从而使kNN在变换后的空间中的预期遗忘式性能最大化。 有关NCA的更详细说明，请查看随附的。 安装 您可以使用pip安装torchnca： pip install torchnca 原料药 from torchnca import NCA # instantiate torchnca object and ini

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：753kb
    • 提供者：weixin_42100188

  1. 真棒免费的深度学习论文-源码

  2. 真棒免费的深度学习论文 调查回顾 深度学习（2015），Yann LeCun，Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton :sparkles: 神经网络中的深度学习：概述（2015），J。Schmidhuber :sparkles: 代表性学习：回顾与新观点（2013年），Y。Bengio等。 :sparkles: 理论未来 在神经网络中提取知识（2015年），G。Hinton等人。 深度神经网络很容易被愚弄：无法识别图像的高置信度预测（2015年），A。Ngu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42153691