Adaptively Parametric ReLU是一种动态ReLU（Dynamic ReLU），于2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics，于2020年1月24日录用，于2020年2月13日在IEEE官网公布。

循环神经网络是深度学习的主要内容之一，允许神经网络处理文本，音频和视频等数据序列。它们可用于将序列分解为高级理解，注释序列，甚至从头开始生成新序列！

NeurIPS，全称神经信息处理系统大会（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems），是全球最受瞩目的 AI、机器学习顶级学术会议之一。

参照《Python神经网络编程》写一个简单的三层神经网络 {代码…}

如果你现在刚刚开始进入深度学习领域，或者你曾经有过一些神经网络的经验，你可能会感到困惑。因为我知道我刚开始的时候有很多的困惑，我的许多同事和朋友也是这样。因为他们在20世纪90年代和21世纪初就已经学习…

阿里妹导读：工作那么忙，怎么给女朋友买包？是翻看包包的详情页，再从商品评论中去找信息吗？为了帮助类似的同学节省时间，阿里工程师们提出快速回答生成模型RAGE。你问它答，这个“百事通”能从整体结构，评论的…

sigmoid 的导数在 [0, 0.25] 范围里；tanh 的导数在 [0, 1] 范围里；ReLU 的导数为 {0, 1}。

作者：LogM 本文原载于 [链接] ，不允许转载~ 文章中的数学公式若无法正确显示，请参见：正确显示数学公式的小技巧 1. RNN $$H_t = \phi(W_{xh}X_t + W_{hh}H_{t-1} + b_h)$$ $$O_t = W_{hq}H_t + b_q$$ 其中，$\…

在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络，在MNIST数据集中的正确率可以高达99….

阿里妹导读：得力于数据规模增长、神经网络结构的演进和计算能力的增强，深度学习的图像处理、语音识别等领域取得了飞速发展。随着训练数据规模和模型复杂度的不断增大，如何充分利用分布式集群的计算资源加快训…