最近又看了點深度學習的東西，主要看了一些關於啟用函式的內容，不知道算不算新穎，但是我想把自己閱讀後的分享一下，請各位給予評價與指點，謝謝！ 一般啟用函式有如下一些性質： 非線性： 當啟用

深度學習現在是一個非常火爆的領域，很難對其快速的發展一一記錄。 今年早些時候，作為嘗試記錄深度學習領域進展的第一步，本文作者Ross Taylor建立了網站Papers With Code。該網站是一

公眾號/將門創投 近日，日本的深度學習公司PerferredNetworks 釋出了其超引數優化框架的beta版本。這篇文章中將詳細介紹這一框架的特性及其後面的原理。 關於超引數 超引數是控制機器

為了讓各位小哥哥和小姐姐全面地瞭解文字檢測，小女子獻上了本人的葵花寶典．由於知乎對文章字數有限制，本篇文章主要是簡單地介紹各大文字檢測的方法．本文中的部分方法，知乎專欄中已經有詳細的文章解讀；剩餘的部

深度學習DeepLearning核心技術開發與應用培訓班 隨著人工智慧AI、大資料Big Data、雲端計算Cloud Computing、高效能計算HPC等計算機科學技術的發展和應用的普及，為了在人工智慧

版權宣告：本套技術專欄是作者（秦凱新）平時工作的總結和昇華，通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享，並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容，請持續關注本套部落格。QQ郵箱地址：1120746959@

寫在前面的話：這是跟著ApacheCN團隊學習pytorch的學習筆記，主要資源來自pytorch官網和ApacheCN社群 一、PyTorch 是什麼？ 它是一個基於 Python 的科學計算包, 其

課程目標 通過模擬Caffe，親自動手寫一個 深度學習 框架，搞懂底層原理，進而掌握復現新型模型的能力。 適用人群 人工智慧、計算機視覺方向的本科生，研究生；IT工程師；對深度學習感興趣

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行為識別（視訊分類）是視訊理解領域非常重要的一個方向。在深度學習之前，效果最好的行為識別方法是iDT（改進的密集軌跡方法），即先在影象中生成密集的軌跡，再沿著軌跡提取特徵，從而獲得視訊整體的編碼。而在

作者：Dipanjan (DJ) Sarkar 編譯：weakish 導言 人類具備在任務間遷移知識的內在能力。我們在學習一件任務時獲取的知識，可以用來解決相關任務。任務越是相關，我們遷移

“損失函式減肥用，神經網路調權重” 在上一講中，由於感知機不能解決“異或”問題，明斯基並無惡意卻把AI冷藏了二十載。但是 解決“異或”問題，其實就是能否解決非線性可分問題。如何來解決這個問題呢？？？

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