人工智能-人工神经网络（2）
在神经元完成输入和权重之间的点积运算后，它还会对该结果施加非线性。该非线性函数称为激活函数。 过去，激活功能的流行选择是S型和tanh。最近发现，由于称为消失梯度的问题，ReLU层对深度神经网络具有更好的响应。
Qualcomm 人工智能时间：2020-10-21 11:20:42
人工智能-人工神经网络（1）
神经网络是从大脑中获得灵感的模型系列，用于近似依赖于大量输入的函数，是一个非常好的模式识别模型。 神经网络是非线性假设的示例，其中模型可以学习对更为复杂的关系进行分类。对于大量功能，它的扩展性也比Logistic回归好。
人工智能 qualcomm时间：2020-10-20 11:07:30
深度学习－无监督学习(2)
接续上一节我们对无监督学习的介绍，接下来我们将对其中的两大模块展开介绍，在介绍之前会对流行数据让大家有一定的了解。
Qualcomm 无监督学习 深度学习时间：2020-09-24 11:43:03
深度学习－无监督学习(1)
无监督学习是关于在没有标签信息的情况下学习信息。这里的“信息”一词表示“结构”，例如，即使您不知道这些组的含义，您也想知道数据集中有多少组。此外，我们还使用无监督学习来可视化您的数据集，以便尝试从数据中学习一些见解。
Qualcomm 深度学习 全连接层时间：2020-09-21 10:25:00
深度学习－GoogleNet
在本章中，我们将介绍学习googleNet（ImageNet 2014上的获奖架构）及其入门层。
Qualcomm 深度学习 全连接层时间：2020-09-14 16:36:21
深度学习－单发探测器(2)
该检测器的精度稍差一些（在v2上进行了改进），但它是一种非常快速的检测器，本章将尝试解释其工作原理，并在tensorflow中提供参考工作代码。
Qualcomm 深度学习 全连接层时间：2020-09-10 10:57:05
深度学习－单发探测器(1)
先前的对象检测方法都具有一个共同点：它们的网络中有一部分专门用于提供区域建议，然后由高质量的分类器对这些建议进行分类。 这些方法非常准确，但计算量大（低帧速率），换句话说，它们不适合在嵌入式设备上使用。进行对象检测的另一种方法是将这两个任务组合到一个网络中。 我们可以这样做，而不是让网络产生建议，而要拥有一组预定义的框来查找对象。使用网络后面各层的卷积特征图，我们在这些特征图上运行小型CONV滤波器，以预测类分数和边界框偏移量。
Qualcomm 深度学习 全连接层时间：2020-09-07 10:22:19
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