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RSS订阅原创 神经网络与深度学习课程总结二
➢ 经典网络：以“一个或多个卷积层+一个池化层“作为一个基本单元进行堆叠，在网络尾部使用全连接层，最后以Softmax为分类器，输出结果。➢ 残差网络：在普通网络的基础上，将浅层的激活项通过支路直接传向深层，克服深层神经网络中梯度消失的问题，为训练极深的神经网络提供便利。➢ 数据集：常见的数据集包括VOC和COCO；ImageNet较大。
2024-04-07 22:02:15
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原创 神经网络与深度学习课程总结一
本系列文章为神经网络深度学习课程的课程总结。第一节课为课程总结和引导学习课程，主要从：什么是人工神经网络、神经网络与深度学习发展回顾、神经网络与深度学习应用三个方面进行总结。1.什么是神经网络？神经网络与深度学习是目前人工智能最为热门的一个分支，从其仿生角度来讲，神经网络的研究目的是模拟自然生物信息处理过程，是实现人工智能重要工具。其前身为机器学习，是人工智能的一个重要分支，也是实现智能化的关键。
2024-03-31 14:41:02
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空空如也
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