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  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:1048576
    • 提供者:roll2013
  1. Y Bengio在CORS/INFORMS’2015上的深度学习教程

  2. Y Bengio在CORS/INFORMS’2015上的深度学习教程。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-07-01
    • 文件大小:54525952
    • 提供者:happytofly
  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:35651584
    • 提供者:oscer2016
  1. Deep learning

  2. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-10-15
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:u014291571
  1. 深度学习经典文献打包文献

  2. 文档包含: 1. 图像物体分类与检测算法综述 黄凯奇 , 任伟强 , 谭铁牛 2. BP算法的提出《Learning Internal Representations by Error Propagation》 Hinton等 1986 3. CNN雏形《Backpropagation applied to handwritten zip code recognition》 Y.leCun等 1989 4. LetNet-5模型《Gradient-based learning applied
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-21
    • 文件大小:28311552
    • 提供者:hust_chy
  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:1048576
    • 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:274432
    • 提供者:yangtao_whut
  1. Hindsight Experience Replay.pdf

  2. 关于Hindsight Experience Replay的原始论文,适合初学者对深度强化学习Hindsight Experience Replay的认识和了解is to periodically set the weights of the target network to the current weights of the main network(e. g Mnih et al. (2015)) or to use a polyak-averaged(Polyak and Judits
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-09-02
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:m0_37384317
  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:688128
    • 提供者:m0_37384317
  1. glow编译器,降低了计算图之间的计算量

  2. 具体描述Glow编译器的基础知识,glow是通过减少计算图的计算量来优化的have implemented a high-level intermediate represen Variable name: save saveLl tation that allows a compiler to reason about and Value: 0.000000e+C0 output: floaK optimize high-level constructs such as tensors and
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-27
    • 文件大小:843776
    • 提供者:xiao_mei_mei
  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:647168
    • 提供者:weixin_41778389
  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:10240
    • 提供者:weixin_42153691
  1. DCGAN:深入了解卷积生成对抗网络-源码

  2. DCGAN DCGAN是深度卷积生成对抗网络。 DCGAN由彼此相对的两个神经网络组成。 生成器神经网络学习创建看起来真实的图像,而鉴别器学习识别伪造的图像。 随着时间的流逝,图像开始越来越像训练输入。 图像以随机噪声开始,并且随着时间的推移越来越类似于手写数字。 下面的gif显示了100个训练纪元: [1] Goodfellow,Ian等。 “生成对抗网络。” 神经信息处理系统的进步。 2014.(全文: : ) [2] Radford,Alec,Luke Metz和Soumith
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42127754
  1. pytorch-kaldi:pytorch-kaldi是用于开发最新的DNNRNN混合语音识别系统的项目。 DNN部分由pytorch管理,而特征提取,标签计算和解码则通过kaldi工具箱执行-源码

  2. PyTorch-Kaldi语音识别工具包 PyTorch-Kaldi是一个开放源代码存储库,用于开发最新的DNN / HMM语音识别系统。 DNN部分由PyTorch管理,而特征提取,标签计算和解码则由Kaldi工具包执行。 该存储库包含PyTorch-Kaldi工具箱的最新版本(PyTorch-Kaldi-v1.0)。 要查看以前的版本(PyTorch-Kaldi-v0.1),。 如果使用此代码或其一部分,请引用以下文章: M. Ravanelli,T。Parcollet,Y。Bengi
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:370688
    • 提供者:weixin_42168750