【Deep Learning】RNN的直觉理解

直观理解卷积神经网络
最新推荐文章于 2025-09-05 14:24:44 发布
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#人工智能

本文通过直观的方式解释了卷积神经网络（ConvNets）的工作原理及其在图像识别等任务中的应用。从基本概念出发，逐步深入到卷积层、池化层等组件的具体作用，并探讨了它们如何共同工作来实现高效的视觉识别。

https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review
c_cpp_csharp的专栏
08-23 1186
本文是对《Deep Learning for Anomaly Detection: A Review》的翻译。 深度学习进行异常检测：综述摘要1 引言2 异常检测：问题复杂性和挑战2.1 主要问题复杂性2.2 深度异常检测面临的主要挑战3 解决深度异常检测的挑战3.1 前言3.2 深度异常检测的分类4 用于特征提取的深度学习5 常态性的特征表示学习5.1 特征学习的一般常态5.2 异常度量独立特征学习6 端到端异常得分学习6.1 排序模型6.2 先验驱动模型6.3 软最大似然模型6.4 端到端一类分类7 算
An introduction to Deep Learning in Natural Language Processing:Models, techniques, and tools
靓仔沾点健忘症，写给时间下游的自己
01-06 556
NLP综述
An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks
枝寒不栖
09-01 1857
What are Convolutional Neural Networks and why are they important? Convolutional Neural Networks (ConvNets or CNNs) are a category of Neural Networks that have proven very effective in areas such a
[转]An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks
weixin_34416754的博客
04-06 253
An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ Posted on August 11, 2016 by ujjwalkarn What are Convolutional Neural Net...
如何理解卷积神经网络（An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks）
qq_44490994的博客
07-14 731
本篇为Ujjwal Karn在其博客中的博文An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks的自翻，主要帮助自己更好地理解卷积神经网络，英语不好，翻译水平有限，烦请指正。 卷积神经网络是如何工作的，它为何如此重要？ 卷积神经网络（也称ConvNet或CNNs）是神经网络的一个分类，它已被证明在图像识别和分类领域十分有效。ConvNets已在在人脸识别、机器人和自动驾驶在汽车中除视觉驱动外的物体和交通信号这些领域取得了成功。 上面的.
Deep Learning for Anomaly Detection A Review.pdf
07-12
本文回顾了它们的核心直觉、目标函数、潜在假设、优点以及缺点，并讨论了它们是如何应对前面提到的挑战的。此外，本文还进一步讨论了可能的未来机会以及解决这些挑战的新视角。 CCS概念涵盖了以下方面： - 计算方法...
Nature文章《deep learning》文章翻译
vyvyvyvtfr的博客
10-30 2659
这篇文章是对Nature上《deep learning》文章的翻译。原作者 Yann LeCun, Yoshua Bengio& Geoffrey Hinton。
Deep Learning for Computer Vision 课程笔记
qq_34929889的博客
05-19 1060
Deep Learning for Computer Vision 课程笔记–Lecture 1 计算机视觉(Computer Vision)和机器学习(Machine Learning)都属于人工智能(Artificial Intelligence)。深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子集，它与计算机视觉相交，并属于更大的AI领域。 CV和DL的背景 计算机视觉的历史是从60年代初开始的，Block World 是由Larry Roberts出版的一部作品，被广泛地称为计算机视觉的第一
最精典靠谱的概述深度学习里CNN是个啥——卷积神经网络的直观解释An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks
FreeBird
10-25 346
原汁原味戳这里＞＞An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 快捷中译戳这里＞＞卷积神经网络CNN的直观解释
神经网络的直观解释
倔强不倒翁的博客
11-05 1万+
神经网络的直观解释
备忘小记002--深度学习detection task中的IOU（IU）是个啥东西
FreeBird
10-24 1835
概念 IOU(Intersection over Union)，有人译为“交并比”，有人译为“重叠度”（本人感觉意译比直译更佳）。可以理解为detection task系统预测出来的框bounding box与原来图片中标记的框的重合程度。 因为我们的算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价的问题。解决此问题的过程中人们选择了IOU这个参数，它定义了两个boundin...
卷积神经网络中的基础知识点总结
迷路的咸鱼的博客
08-04 2626
对卷积的理解 卷积神经网络（与DNN、RNN的区别）卷积的种类：普通卷积 反卷积 空洞卷积 可变形卷积 分组卷积 深度可分离卷积 什么是正则化？正则化的几种常用方法：dropout L1/L2范数 BN(Batch Normalization) 什么是梯度消失和梯度爆炸？原因 解决方法
(二) CNN Explainer一款形象具体的CNN解释工具
qq_53685327的博客
04-26 3602
论文题目：CNN EXPLAINER：Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization 论文作者：Zijie J. Wang, Robert Turko, Omar Shaikh, Haekyu Park, Nilaksh Das, Fred Hohman, Minsuk Kahng, and Duen Horng (Polo) Chau 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2004.15004
卷积神经网络的直观理解（非常直观）
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OpenFPGA的博客
06-27 1万+
本文转自：An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 翻译地址：http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/ 什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？ 　　卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。...
李宏毅课程作业五 CNN Explaination
闲看庭前雪的博客
10-27 1279
李宏毅课程作业五 CNN Explaination本文主要是对课程里的代码加上自己的注解，记录下点滴知识一、代码作业1.环境设置2.引入库3.参数分析4.定义模型5.定义创建数据集6.显著性图片7.解释性Filter explaination8.Lime总结 本文主要是对课程里的代码加上自己的注解，记录下点滴知识 一、代码作业 1.环境设置 代码如下（示例）： # 下載並解壓縮訓練資料 !gdown --id '19CzXudqN58R3D-1G8KeFWk8UDQwlb8is' --outpu
STM32传感器模块编程实践(十六)DIY人脸识别智能垃圾桶模型
光子物联
09-05 722
本文介绍了一种基于STM32单片机的人脸识别智能垃圾桶模型。该系统由STM32F103C8T6主控芯片、ASR-PRO语音交互模块、SG90舵机和人脸识别模块组成。语音模块用于验证口令，只有口令正确才能录入人脸；识别成功后舵机带动垃圾桶盖打开。控制流程包括人脸识别、语音交互和舵机驱动，通过串口指令实现人脸录入与识别。系统采用STM32CubeMX配置GPIO、PWM和串口参数，Keil5编写控制程序，最终实现人脸识别控制垃圾桶
怎么快速构建一个deep search模型呢
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qq_57565004的博客
09-05 695
本文提出了一种快速构建具备深度信息检索能力的智能体系统（DeepSearch）的方法。该方法采用分阶段开发策略：首先基于RAG架构搭建基础检索链路，再通过LangChain框架整合大语言模型和搜索引擎API，赋予系统自主规划与迭代搜索能力，最终实现多源信息整合和结构化报告生成。技术选型上强调利用开源工具（如LangChain、ChromaDB）和预训练模型，通过"思考-检索-整合-迭代"的智能体工作流，高效构建可验证原型的核心功能。
李宏毅《Deep Learning》PPT深度解析
最后，文件名称“deeplearning_李宏毅.pdf”表明这是一份PDF格式的电子书籍，可由电脑、平板电脑或智能手机等设备阅读。这种格式非常适合用于电子学习，因为它允许用户方便地搜索内容、做笔记和高亮显示重要信息。 ...
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