2019年の前半には、人工知能の方向乾燥品の深さの調査を収集します
深さの研究NN 、CNN 、RNN 、及びDNN あなたは知っていますか？
芸術的なランダムな要約を生成するために、ニューラルネットワークを使用しました
「AIの知人の領土」深い学習が一般的に損失関数は何を使用しますか？
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「AIの知人の領土」成功深い学習の始まりは何ですか？初期化パラメータ
「AIのほぼ20の知人の領土」画像の分野での深さの研究で重要な進展ノード
三つの基本的な概念エポックニューラルネットワークのトレーニング、バッチ、イテレーション
「ディープ学習元祖」ヒントン：抽象的推論は人間の知能機械への最終的な障害につながります
オープンソースニューラルネットワーク推論エンジンMNNのアリの深さ
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ビューのファイブポイントバッチ正規化学習の深さを説明するのはなぜ効果的なの？
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再考画像分類DNN 簡単な戦略が混乱画像分類に従うように見えます
3 分であなたはRNN学習の深さを理解し、LSTM それが何ですか？
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ネットワークの大きさは、それがMorphNetグーグル提案され、より速く、小さく、
ResNetを越えて：南海はRes2Netを提案し、計算負荷の増加は、全体的なパフォーマンスは、アップグレードしません！
ディープ学習GPU コストの王である最後の中で最も完全なコントラスト、？
ディープ学習：テキストはCNN読み、RNN の例の7種類を、など
ディープラーニングの概要：奥行き知覚マシンからネットワークへ（ダニエル速い見物人の記事を見つけます。）
人工ニューラルネットワークの研究開発の特徴は、人工知能を前に呼び出されていません
秘密の人工知能（シリーズ）：深い誇張するかどうかを学びますか？
Googleは、実際のロボットに適用できるスキルを学習、学習アルゴリズムの新しい深さを発売しました
アンドリュー・ウ深い学習（53）-batchノームなぜ動作しますか？
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学習の目標深さの調査を特徴付けるネットワークアルゴリズムの概要
蘇州で2019年6月24日の書き込み