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神经网络结构是提高深度神经网络性能的基础。研究人员开发出了首个通过语法引导的神经网络生成器AOGNets，它能更有效地在原始数据中提取信息，在图像分类、目标检测和分割方面的表现优于包括ResNets、DenseNets、ResNeXts和DualPathN
同学，现在有一份33条神经网络训练秘笈，摆在你面前。AI大佬Andrej Karpathy ，刚刚发布了一篇长长长长博客，苦口婆心地列举了33条技巧和注意事项，全面避免大家踩坑，推特已有2,300多赞。AK在斯坦福读博的时候，是飞飞实验室的成员，毕业去了O
在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：。假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型，而是要说明如何正确实现。最重要的一步是第四步。
本文扩展了Herman Kamper和我在2018年深度学习Indaba组织的自然语言处理前沿课程。整个课程的幻灯片都可以在这里找到，这篇文章将主要讨论NLP中基于神经网络方法的近期进展。特别是，它严重偏向于当前的神经方法，这可能给人留下此期间没有其他有影
用神经网络预测一波啊！机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金为了实现最大化利润而通常使用的新的有效策略。作为一个人工智能和金融爱好者，这是一个令人兴奋的消息，因为神经网络结合了我感兴趣的两个领域。金融是高度非线性的而且有时股票价格数据甚至看起来完全随机的。
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