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- CNN International Europe Empfang - Rundfunkforum
Re: "CNN International Europe" Empfang von Nordi207 » Mi 5 Mai 2021, 20:14 Richtig, der Transponder mir CNN liegt im Frequenzbereich, der von anderen Geräten gestört wird Ich habe selbst mit neuem, dicken und mehrfach geschirmten Kabel Probleme
- CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇？ - 知乎
SmartKids Python Excle 关注 卷积神经网络（CNN）的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文，论文题目为：“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 LeNet-5 的卷积神经网络架构，主要应用于手写数字识别任务。
- 如何理解卷积神经网络（CNN）中的卷积和池化？ - 知乎
如何理解卷积神经网络（CNN）中的卷积和池化？ 题主在学习ML的过程中发现，在CNN的诸多教程与论文当中对卷积和池化的介绍都不如其他方面直观和易于理解，这个领域对我来说一直是一个黑箱，除了能简单掌握…
- 损失函数｜交叉熵损失函数
3 学习过程 交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和 sigmoid (或softmax)函数 一起出现。
- 2025 年了，你还会用 RSS 吗？有哪些好的订阅源推荐？ - 知乎
1 RSS 的现状与未来 尽管在 2025 年，RSS 的使用率可能不如过去广泛，但它仍然是一个非常有用的工具，特别是对于那些希望高效获取信息的用户。 RSS 允许用户通过 RSS 阅读器（如 Feedly、Inoreader 等）订阅和管理多个网站的更新，避免了逐个访问网站的麻烦。 2 为什么我还会用 RSS？ 高效信息获取：RSS
- 有哪些常用的神经网络模型？ - 知乎
本文从神经网络模型的基本类别出发，介绍经典的DNN、CNN、LSTM、ResNet等网络模型，并探讨了模型结构设计的一些要点。 一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。 1 1 前馈神经网络 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中，信息从输入层
- 在pytorch框架下，cnn与LSTM如何连接？ - 知乎
在PyTorch框架下，连接CNN和LSTM用于处理一维时序数据的一个典型方法是先用CNN提取局部特征，然后用LSTM处理这些特征以捕捉时序信息。下面是一个示例代码展示了如何实现这一点：
- 有哪些好看的CNN模型画法？ - 知乎
个人理解和简单总结 根据上面一些经典的CNN结构图和大神们paper里面的CNN模型图，可以看出大家还是在参考经典CNN结构的基础上作出自己的一些变化：例如Cold Start paper模仿ZF-net的图，我们Pooling the Convolutional paper和视频分析的很多paper参考Two-Stream的图，在layer上面进行Fusion以及Pooling通常会参考上面
- 深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？ - 知乎
在机器学习中，epoch 数量是指整个训练集通过模型的次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。 Epoch由一个或多个Batch组成。 选择合适的 epoch 数量是一个关键的问题，因为它会影响到模型的性能和训练时间。 通常，epoch 数量越多，模型在训练数据上的性能越好
- 哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表？ - 知乎
在网络上收集了到了2个资料，对比了它们对Pooling的翻译，其中来自机器之心翻译为 汇聚，似乎更能体会在CNN中的物理含义，更好理解。 1、机器之心 其致谢中提到了，主要由国内的机器学习大神们参与校对，翻译工作。 权威，值得参考： Aston Zhang 博士，《动手学深度学习》作者 李航博士，《统计
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