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作为一个“脸盲晚期患者”，小芯面对韩国女团一堆大姐姐时，时常感到无力。左看右看，上看下看，长得都一样？好在现在得以改进，各种解决方案和技术蹭蹭蹭地冒出来，比如说，我们今天要介绍的“胶囊神经网络”。下面以这个面孔为例。卷积神经网络通过检查数千个样本图像，并从
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如加州大学伯克利分校的流行CAFFE软件。简单的，插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而
本文使用的数据集是MNIST，主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。先载入MNIST数据集，并创建默认的Interactive Session. #给权重制造一些随机的噪声来打破完全对称，def conv2d(x,W):#2维卷积函数，x输入
众所周知，神经网络擅长于解决一个特定的任务，但却不擅长解决多个任务。这与人脑不同——人脑能够在完全不同的任务中使用相同的概念。例如，下图展示了一个分形图像：。· 在一组图像中，将分形图像与猫区分开来。简化连续层阶段的过程会使激活变得有意义。图像字幕一般有两
在神经网络模型优化的过程中，会遇到许多问题，比如如何设置学习率的问题，我们可通过指数衰减的方式让模型在训练初期快速接近较优解，在训练后期稳定进入最优解区域；针对过拟合问题，通过正则化的方法加以应对；滑动平均模型可以让最终得到的模型在未知数据上表现的更加健壮
人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。然而有的人写9会带勾，
Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架，可用于快速构建复杂模型。该文章侧重于对神经网络中运用到的数学理论知识进行详解。最后，我们会利用分类问题对模型进行测试，并与Keras所构建的神经网络模型进行性能的比较。从中我们可以
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