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深度残差收缩网络之Keras代码
从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。1.深度残差网络首先，在介绍深度残差收缩网络的时候，经常需要从深度残差网络开始讲起。下图展示了深度残差网络的基本模块，包括一些非线性层（残...
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 hw9716 2020-01-13 22:45:17
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2020-01-13 22:45:17
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深度残差收缩网络：深度残差网络、注意力机制和软阈值化的深度集成
深度残差网络（deep residual network, ResNet）是一种非常经典的深度学习方法，到目前为止，在谷歌学术上的引用量已经达到了37077次。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network）是 ResNet 的一种改进，实际上是 ResNet、注意力机制和软阈值化的深度集成，在深度神经网络的内部消除不重要的（或者与噪声相关的）特征，加强深度...
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 hw9716 2020-01-13 22:22:40
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