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世界欠他一個(gè)圖靈獎(jiǎng)!LSTM之父回憶深度學(xué)習(xí)的“奇跡之年”
萬萬沒想到,未得圖靈獎(jiǎng)的LSTM之父Jürgen,30年前做了這么多DL前沿研究
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CNN,RNN,LSTM 都是什么?(小白深度學(xué)習(xí)入門)
hlhq1 閱6327 轉(zhuǎn)29
人工智能300年!LSTM之父萬字長文:詳解現(xiàn)代AI和深度學(xué)習(xí)發(fā)展史
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賦予人工智能記憶的人,帶你梳理深度學(xué)習(xí)核心算法
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LSTM之父發(fā)文:2010-2020,我眼中的深度學(xué)習(xí)十年簡史
taotao_2016 閱208
「值得收藏的深度學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖」全面梳理基本概念與11大模型關(guān)系
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我的書摘0898 閱351 轉(zhuǎn)9
獨(dú)家|一文讀懂深度學(xué)習(xí)(附學(xué)習(xí)資源)
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深度學(xué)習(xí)常見算法的介紹和比較
新用戶49272060 閱368 轉(zhuǎn)3
學(xué)不學(xué)吳恩達(dá)deeplearning.ai課程,看完這篇你就知道了
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基礎(chǔ)入門:“煉丹師”——深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練技巧
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深度學(xué)習(xí)大熱以后各種模型層出不窮,主流的深度學(xué)習(xí)模型有哪些?
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深度學(xué)習(xí)時(shí)代的圖模型,清華發(fā)文綜述圖網(wǎng)絡(luò)
AnonymousV臉 閱418
為什么相比于RNN,LSTM在梯度消失上表現(xiàn)更好?
無悔大哥chen 閱2902 轉(zhuǎn)4
深度學(xué)習(xí)史上最全總結(jié)(文末有福利)
txwl 閱63680 轉(zhuǎn)611
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在命名實(shí)體識別(NER)中的應(yīng)用
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之CNN與RNN的關(guān)系
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《煉數(shù)成金》.第七課 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM的講解,以及LSTM網(wǎng)絡(luò)的使用學(xué)習(xí)筆記
準(zhǔn)斯坦福博士 閱312
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雪凝星月_ 閱198
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邸彥強(qiáng) 閱1179 轉(zhuǎn)4
可視化解釋11種基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
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連載3 | 負(fù)荷預(yù)測怎么做,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來支招
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