發(fā)文章
發(fā)文工具
撰寫
網(wǎng)文摘手
文檔
視頻
思維導(dǎo)圖
隨筆
相冊
原創(chuàng)同步助手
其他工具
圖片轉(zhuǎn)文字
文件清理
AI助手
留言交流
“從2019 AI頂會最佳論文,看深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)” 的更多相關(guān)文章
北大數(shù)學(xué)系畢業(yè),UIUC助理教授60頁論文綜述深度學(xué)習(xí)優(yōu)化
二階梯度優(yōu)化新崛起,超越 Adam,Transformer 只需一半迭代量
現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)理論:為什么它如此好用?
ICML 2018 | 騰訊AI Lab詳解16篇入選論文
李俊飛 等:試析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在增值評價(jià)中的應(yīng)用
再戰(zhàn)IOU | 總結(jié)分析IOU/GIOU/CIOU局限,提出Focal EIOU進(jìn)一步提升目標(biāo)檢測性...
如何從理論上解讀深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化?
當(dāng)前訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最快的方式:AdamW優(yōu)化算法 超級收斂
深度學(xué)習(xí)煉丹-超參數(shù)設(shè)定和模型訓(xùn)練
深度學(xué)習(xí)算法全景圖:從理論證明其正確性
Michael Jordan新研究:采樣可以比優(yōu)化更快地收斂
深度 | 從修正Adam到理解泛化:概覽2017年深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法的最新研究進(jìn)展
全面討論泛化 (generalization) 和正則化 (regularization)
【深度學(xué)習(xí)】正則化入門
【AI初識境】如何增加深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力
經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的工具理性及其邊界
書單丨成為機(jī)器學(xué)習(xí)大神,你不能不懂?dāng)?shù)學(xué)
王立威談AI理論發(fā)展:泛化理論能否加速“牛頓時(shí)代”到來
批歸一化到底做了什么?DeepMind研究者進(jìn)行了拆解
觀點(diǎn) | 計(jì)算機(jī)視覺,路在何方
一個神經(jīng)元頂5到8層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)的計(jì)算復(fù)雜度被生物碾壓了
文章解讀 | 肺癌自動診斷的深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建
機(jī)器與人類視覺能力的差距(2)
幫程序員踩坑:機(jī)器學(xué)習(xí)老手不會輕易告訴你的12件事兒
統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)