TitanML：塑造神经网络压缩的未来
从对首席执行官James Dborin和首席运营官Meryem Arik的采访中了解更多关于神经网络压缩的未来。
神经网络
共有4项相关记录
什么是卷积神经网络（CNNs或ConvNet）？
探索卷积神经网络（CNNs）的世界，它们在深度学习和计算机视觉任务中的作用，以及使用它们的优点和缺点。在这份全面的指南中，了解不同类型的CNN，它们的应用，以及它们的潜在局限性。
解释神经网络的黑暗面
图像分类、自然语言处理和计算机轴向断层成像分类是神经网络被使用的一些领域。神经网络在其特定领域很聪明，但缺乏概括能力。他们的智能需要调整。
关于递归神经网络（RNN）的入门指南
有不同类型的神经网络用于不同的应用，如：前馈神经网络，卷积神经网络（CNNs）和递归神经网络（RNNs）。在这篇文章中，我们将探讨RNNs及其使用案例。