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2019-07-02 17:12 1 4279 推薦指數：
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image ...
： 強調了residual learning（殘差學習）和batch normalization（批量標准 ...
《DEEP LEARNING》 《DEEP LEARNING》 1. 引言 1.1 什么是、為什么需要深度學習 1.2 簡單的機器學習算法對數據表示的依賴 1.3 深度學習的歷史趨勢 最早的人 ...
首先為什么會有Deep learning，我們得到一個結論就是Deep learning需要多層來獲得更抽象的特征表達。 1.Deep learning與Neural Network 深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦 ...
從self-taught到deep networks： 從前面的關於self-taught learning介 ...
Deep Learning（深度學習）最近火爆的不行，不論是以NIPS,ICML,CVPR這些top conference為代表的學術界，還是以Google，Microsoft，IBM為代表的工業界，都加入到了轟轟烈烈的深度學習行列中。在可以預見的相當長一段時間內，Deep Learning依然 ...
原文鏈接：Deep Learning with Differential Privacy abstract：新的機器學習算法，差分隱私框架下隱私成本的改良分析，使用非凸目標訓練深度神經網絡。 數學中最優化問題的一般表述是求取$ x * \in \chi $ 使得 $ f(x ...
在深度學習中會遇到各種各樣的任務，我們期望通過優化最終的loss使網絡模型達到期望的效果，因此loss的選擇是十分重要的。 cross entropy loss cross entropy los ...
