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百度联合研究成果登上《自然》子刊

Ta的回复：以后不会人（的技能）升值贬值也算法说了算吧...

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百度联合研究成果登上《自然》子刊

Ta的回复：不知道这个会不会改变学校教育

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激活函数加在BN层前后有什么区别？

Ta的回复：嗯，现在我也搞明白了

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激活函数加在BN层前后有什么区别？

Ta的回复：resnet2.0版本里就是先激活再bn的

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激活函数加在BN层前后有什么区别？

Ta的回复：就是所谓“预激活网络”

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百度联合清华，全球首个十亿像素数据集来了！

Ta的回复：希望以后越来越高效

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百度联合清华，全球首个十亿像素数据集来了！

Ta的回复：现在标注应该也是越来越自动化了吧

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百度联合清华，全球首个十亿像素数据集来了！

Ta的回复：以后应该只有新类型的增量数据才需要人工标注吧

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Ta的回复：李沐老师《动手深度学习》，我的第一本深度学习入门书。实践入门，深入浅出。

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Ta的回复：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》 [日］斋藤康毅著。这是一本真正意义上的入门书，一步步带读者用python手动搭建一个五脏俱全的神经网络。即不是“数学原理”书，也不是“调包入门”书。

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Ta的回复：吴恩达《机器学习训练秘籍》，英文名《Machine Learning Yearning》，一本项目调参落地、组建团伙的秘籍~~理论结合实际，接地气神器。

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Ta的回复：《Generative Adversarial Networks with Python》 by Jason Brownlee ，迄今为止我读过的最好的讲生成对抗网络的书，

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Ta的回复：感觉作者“认真而又取巧地”引用了许多论文原文，有梳理论文的感觉，像一篇超级综述论文，非常能够帮助把握GAN技术发展的脉络，严重推荐~~

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Ta的回复：Vanilla GAN、DCGAN 、PGGAN、StyleGAN，Pix2Pix、 Cycle GAN，LSGAN、WGAN-GP，几乎生成对抗网络的方方面面都讲到了。

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Ta的回复：《Generative Adversarial Networks with Python》的推荐分成三条发，是因为总被审核掉，所以逐条排除敏感词~~

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Ta的回复：严重推荐《Generative Adversarial Networks with Python》作为 GAN 的指南书~~

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Ta的回复：《Generative Deep Learning-Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play》这也是一本我已经喜欢上的讲 GAN 的书。这从生成网络和判别网络的区别与联系讲起，在讲 GAN 网络之前还讲了 VAE （也是一种生成网络）。与前一本GAN的书不同的是，这一本不止讲了各种图片生成网络，还讲了生成文本、音乐的网络。这本还没读完~

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AI社区、AI Studio四月积分兑换

Ta的回复：可能因为我的社区昵称的原因无法回帖，这里贴图片吧： [图片]

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AI社区、AI Studio四月积分兑换

Ta的回复：[图片]

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Ta的回复：前两天gan的课有奖励这本书,我还是米有赶上,被别人选走了...

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