理论与实践中的CNN模型结构,如何引领深度学习热潮

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《深入理解大数据:大数据出理 与编程实践》一一导读

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1.CNN Architectures 演进过程

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2.网络从浅至深的思考

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本次的分享主要围绕以下另另另另另一个方面:

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周国睿(花名:逐水),毕业于北京邮电大学模式识别实验室,目前是阿里妈妈事业部算法专家,服务阿里妈妈精准定向广告的排序相关业务;致力于强度学习在广告排序的应用和研究,涉及模型形态学 设计、模型压缩、强度学习框架开发,相关工作发表于AAAI等会议中。

【2018展望Top10】GAN应用落地,NLP急需突破

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学术青年分享会:达观数据张健分享文本分类方法 和应用案例

摘要: 强度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法出理 图像,文本等各种疑问的算法集合。卷积神经网络(CNN)是强度学习框架中的另另另另另一个重要算法,本文介绍了CNN主流模型形态学 的演进过程,从一切的始于LeNet,到王者归来AlexNet,再到如今的CNN模型引领强度学习热潮。本文也将带领大伙儿 了解探讨当下与CNN模型相关的工业实践。

卷积网络虽动人,胶囊网络更传“神”

演讲嘉宾简介:

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以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT分派而成。