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【編者按】作為本輪AI的關鍵技術，深度學習不單只是深度神經網路模型本身。事實上，深度神經網路的發展痛點頻頻，包括穩定性和對裝置的依賴性，以及除錯複雜度困難等等。事實上，迴歸到深度學習的本

TensorSpace.js Present Tensor in Space English| 中文 TensorSpace是一套用於構建神經網路3D視覺化應用的框架。 開發

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本文基於2018年發表於期刊 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing （IF 5.994）上的論文“A deep learning framewor

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深度學習 應用甚廣 ，在諸多方面的表現，如影象分割、時序預測和自然語言處理，都優於其他機器學習方法。以前，你只能在 學術論文 或者大型 商業公司 中看到它的身影，但如今，我們已能利用自己的電腦進行深度學習計算

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神經網路的基本思想是模擬計算機“大腦”中多個相互連線的細胞，這樣它就能從環境中學習，識別不同的模式，進而做出與人類相似的決定。 典型的神經網路是由數千互連的人工神經元組成，神經元是構成神經網路的基本單位。這