發(fā)簡信
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《深度學(xué)習(xí)》之第七章正則化正則化是增強模型泛化能力，減少測試誤差的策略；它可以在不過度增加偏差的情況下顯著的減少方差。 參數(shù)范數(shù)懲罰 L2范數(shù)：w的平均平方和， 也叫we...
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《深度學(xué)習(xí)》之第六章深度前饋網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)中常見的邏輯回歸和線性回歸，都是線性的，它們簡單高效。 但也有明細缺陷，表達能力弱，無法描述非線性問題。為了擴展它們的表達能力， 通常可...
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目標檢測之R-CNNR-CNN是Ross Girshick在論文《Rich feature hierarchies for accurate object dete...
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從技術(shù)角度分析螞蟻金服的“定損寶”“定損寶”是螞蟻金服在2017年6月28號的發(fā)布會上公開的一款基于深度學(xué)習(xí)和AI技術(shù)的車險自動定損的解決方案。有了“定損寶”，將來出車險時，保險...