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深度学习基础案例2--从0到1构建CNN卷积神经网络(以识别CIFR10为例)
深度学习之上采样方法PixelShuffle
由于深度学习方法在图像和文本上的成功应用,人们对深度学习方法在图像数据上的扩展越来越感兴趣。受到卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想影响,研究者定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构,由此产生了一个新的研究热点-图神经网络。
自编码模型(下)
深度学习(Deep Learning)因其计算复杂度或者参数冗余,在一些场景和设备上限制了相应的模型部署,因此需要模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
深度学习入门到精通——基本的卷积神经网络
深度学习之超分辨率算法——FRCNN
深度学习从入门到精通——GoogLeNetV1分类算法
这篇文章会利用到上一篇: 基于Spark /Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试的数据预处理部分,也就是如何将任意一段长度的话表征为一个2维数组。
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