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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.11 池化面计算
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.17 块归一化
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——1.2 卷积神经网络的形成和演变
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——1.6 卷积神经网络的平台和工具
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——1.3 卷积神经网络的应用和影响
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.12 局部响应归一化
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.5.2 逐层反向传播算法
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.18 动态规划算法
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——1.4 卷积神经网络的缺陷和视图
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深度学习概览
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.13 权值偏置初始化
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3.6.2 交通标志的识别分类
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3.5 LeNet的手写数字识别案例
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3卷积神经网络的现代雏形——LeNet
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——1.5 卷积神经网络的GPU实现和cuDNN库
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3.4 LeNet的Caffe代码实现及说明
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3.7 LeNet的交通路网提取案例
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3.6 LeNet的交通标志识别案例
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大V讲堂——双向深度学习
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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。
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自定义TBE算子入门，不妨从单算子开发开始
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自定义TBE算子入门，不妨从单算子开发开始 自定义TBE算子入门，不妨从单算子开发开始 时间：2021-01-08 11:18:54 人工智能 如何提高算子的计算性能？怎样修改现有算子的计算逻辑？昇腾AI软件栈不支持模型中的算子怎么办？别急别急，和我一起从单算子开发学习自定义算子开发吧！
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——1.7 本书的内容结构和案例数据
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