深度學習四個明顯的缺點
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你無法通過在訓練之後新增補丁，來修復一個帶有偏見、種族和性別歧視的深度學習模型。深度學習是一個神經網路，與其他人工智慧方法不同，你無法通過區域性補救來修改某個答案，而是必須使用不同的、完全平衡以及公正的、稀有的真實世界資料對該網路進行重新訓練。
第3章 深度學習是個什麼東西
第3章 深度學習是個什麼東西 1.深度神經網路說的是一種結構，而不是一種演算法。 2.機器學習是人工智慧的一個分支。 3.機器學習就是通過演算法，使得機器能從大量歷史資料中學習規律，從而對新的樣本做智慧識別或對未來做預測。 4.非監督學習演算法：Apriori演算法和K-Means演算法 5.人工神
深度學習幾個名詞的淺度理解
學習機器學習大有半個月了，還是雲裡霧裡的，其中學習的道路是，先在B站觀看吳恩達視訊，看了兩遍，中間有過走神，更多是看彈幕裝X，也許是自己確實基礎薄弱吧，效果不太好，後來看了李巨集毅的視訊，懂了不少，不過被神奇寶貝搞蒙圈了，哈哈，現在看的是莫凡的Tensorflow視訊，感覺還不錯，結合淘寶買
FPGA實現深度學習的優勢及缺點
計算能力一般通過兩個引數表徵： Peak GOPs峰值效能 Real GOPs實測效能（針對特定網路） FPGA在推理過程，可以做到高的Real GOPs/Peak GOPs，而訓練過程，他的結構與演算法並不完全匹配。希望後面出的器件可以克服。 FPGA的算力優勢
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深度學習四：從迴圈神經網路入手學習LSTM及GRU
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【OCR技術系列之四】基於深度學習的文字識別（3755個漢字）
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深度學習之理解神經網路的四個公式
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[深度學習] 反向傳播的四個基本公式證明及演算法流程
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java學習之面向對象的四個特性
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Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列四
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openSUSE 多個GPU設置 深度學習 Caffe PyTorch 等
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吳恩達《深度學習》第四門課（2）卷積神經網絡：實例探究
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姿態估計 multi 入門 nat project bic obj algorithm taf 原文作者：aircraft 原文鏈接： 沒錯這篇又是轉發的，因為覺得學習深度學習難免要從別人的代碼開始，所以就轉發了。不過轉發的時候沒找到原作者是誰，所以原作者看到不要
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學習人工智慧的頭四個月
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