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深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
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深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]：ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识；原理和模型结构详解。
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深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解
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深度学习进阶篇-预训练模型4：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解
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深度学习进阶篇-预训练模型[2]：Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解
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深度学习进阶篇-预训练模型1：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解
深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，...
100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构
这集Grant大佬假设大家都没有神经网络的基础，为新手讲解神经网络基本概念，让大家再听说神经网络学习的时候，可以明白究竟是什么意思。大佬选择经典的多层感知器（MLP）结构解决手写数字识别问题，理由是理解了经典原版，才能更好地理解功能强大的变种，比如CNN和LSTM。首先看看神经元和他们...
【深度学习】6-卷积过程中数据的结构变化
多通道特征图1. 多通道的形成通过对一张图片应用一个滤波器（卷积核）进行卷积运算，我们将得到单通道的特征图。那么通过对一张图片应用多个滤波器，就可以得到多通道的特征图。图片来自《深度学习入门：基于python的理论与实现》因此，虽然我们作为输入数据的图片也有通道数，输出的特征图也有通道数...
深度学习的结构是什么呢？
深度学习的结构是什么呢？
【数据挖掘】神经网络简介 ( 有向图本质 | 拓扑结构 | 连接方式 | 学习规则 | 分类 | 深度学习 | 机器学习 )（二）
VII . 深度学习 简介1 . 深度学习 : 在 多层神经网络上 , 解决图像 , 文本 , 等分类问题的 机器学习 算法集合 ;2 . 深度学习 与 神经网络 : 深度学习属于神经网络范畴 , 但 深度学习 与 神经网络 实践应用 上略有不同 , 深度学习的目的是进行 特征学习 , 通过 分层网...
更新时间 2023-06-08 09:41:29
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