深度学习－模型求解器
模型求解器的任务是找到最佳参数集，以最大程度地减少列车/精度误差。 在本章中，我们将通过一些python / matlab代码给出UML描述，同时可以自己实现它。
Qualcomm 深度学习 全连接层时间：2020-08-31 10:58:03
深度学习－卷积层(2)
在本章中，我们展示了一种将卷积运算转换为矩阵乘法的方法。 这样的优点是计算速度更快，但会占用更多的内存。 我们使用im2col运算将输入图像或批处理转换为矩阵，然后将该矩阵与内核的重塑版本相乘。 然后最后，我们使用col2im操作将这个相乘后的矩阵重塑为图像。
Qualcomm 深度学习 卷积运算时间：2020-08-20 11:40:41
机器学习-卷积神经网络简介(2)
在这里，我们解释了级联几个小卷积的作用，在下面的图中，我们有2个3x3卷积层。 如果从右侧的第二层开始，则第二层上的一个神经元具有3x3的接收场，并且第一层上的每个神经元都会在输入上创建5x5的接收场。
Qualcomm 机器学习 卷积神经网络时间：2020-08-05 10:20:53
机器学习-卷积神经网络简介(1)
CNN由对输入进行过滤（卷积）以获得有用信息的层组成。 这些卷积层具有可以学习的参数（内核），因此可以自动调整这些过滤器以提取针对手头任务的最有用信息，而无需选择特征。 CNN最好与图像一起使用。 普通神经网络不适用于图像分类问题。
Qualcomm 机器学习 卷积神经网络时间：2020-08-03 09:59:38
机器学习-RNN机器翻译
RNN的经典的用例之一就是将文本从一种语言翻译成另一种语言。 过去，这是使用手工制作的功能以及许多复杂的条件来完成的，这些条件花费很长时间才能创建并且理解起来很复杂。
Qualcomm 机器学习 RNN时间：2020-07-27 11:43:59
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