摘要：
这本书已经读了好几章，突然觉得有必要在阅读的过程中做一些笔记或记录一些问题什么的，故现在有了此篇文章。 14.循环递归RNN，序列建模套路深 问题： （1）RNN中的“深度”与传统的深度神经网络里的“深度”有何不同？ 答：RNN中的深度主要是指时间和空间（如网络中的隐含层个数）特性上的深度。 （2） 阅读全文
摘要：
1.通用近似定理 在人工神经网络领域的数学观点中，「通用近似定理 (Universal approximation theorem，一译万能逼近定理)」指的是：如果一个前馈神经网络具有线性输出层和至少一层隐藏层，只要给予网络足够数量的神经元，便可以实现以足够高精度来逼近任意一个在 ℝn 的紧子集 ( 阅读全文
摘要：
在之前的文章中（参考：），我们提到了Polygon-RNN++在数据标注中的应用。今天不得不提到多伦多大学与英伟达联合公布的一项最新研究：Curve-GCN的应用结果显示图像标注速度提升10倍。 Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法，其性能优于Polygon-RNN++。在自动模式下运行时 阅读全文