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Dropout和标准化（Batch Normalization）
有几十种类型的层可以添加到模型中有些像致密层，定义了神经元之间的联系，有些则可以进行预处理或其他类型的转换。
AI炼气计划 第3讲：Batch Normalization——稳如磐石的归一化技术
模块一：深度神经网络：从实现到调优（3/5）【一句话核心】Batch Normalization（批归一化）通过规范化每层输入的分布，解决了深度神经网络训练中的“内部协变量偏移”问题，大幅提升训练稳定性、加速收敛，并带来一定的正则化效果。
只用手机摄像头就可检测II型糖尿病
来自加州大学旧金山分校的科研团队，近日展示了一项概念验证原型，未来可通过智能手机的摄像头来诊断 II 型糖尿病。
国外最火的深度学习实践课出新版了！免费、速成、100%新内容
国外最受好评、理论+实践相结合、完全免费的AI课程——“给程序员的实践深度学习课”，刚刚上线了全新的2019版！
字节跳动将音乐检索速度提高8倍，多篇论文入选语音顶会
该系统主要面向音乐信息检索领域的重要任务之一——翻唱识别，通过表征学习方法让其具备提取音乐核心特征的能力，并且该特征能够对种类繁多的音乐重演绎具有良好的鲁棒性，检索速度提高8倍。
避免成为调包侠，从数学角度再看深度学习
今天，reddit 上的一个帖子可谓热度爆表，到目前为止，热度还在持续上升，在不到一天的时间里，引来大量网友的讨论。
从基因诊断到医疗影像分析，11个案例帮你读懂深度学习的应用
主讲导师 | 罗晟本文编辑 | 梁家祥7月24日，智东西公开课推出的超级公开课NVIDIA专场进行完第十二讲，由NVIDIA深度学习解决方案架构师罗晟主讲，主题为《医疗领域的深度学习》。
如何提高PyTorch“炼丹”速度？这位小哥总结了17种方法
杨净 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI如何提升PyTorch“炼丹”速度？最近，有一位名叫Lorenz Kuhn的小哥，分享了他在炼丹过程中总结的17种投入最低、效果最好的提升训练速度的方法，而且基本上都可以直接在PyTorch中进行更改，无需引入额外的库。