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原创 #Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
Deep Learning一路走来，大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重，而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。
2016-08-30 12:22:44
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原创 #Deep Learning回顾#之2006年的Science Paper
大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的，尤其是后向传播BP算法出来之后，但90年代后被SVM之类抢了风头，再后来大家更熟悉的是SVM、AdaBoost、随机森林、GBDT、LR、FTRL这些概念。究其原因，主要是神经网络很难解决训练的问题，比如梯度消失。当时的神经网络研究进入一个低潮期，不过Hinton老人家坚持下来了。
2016-08-30 12:18:25
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原创 [导读]Learning from Imbalanced Classes
数据不平衡是一个非常经典的问题，数据挖掘、计算广告、NLP等工作经常遇到。该文总结了可能有效的方法，值得参考。
2016-08-30 12:33:40
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空空如也
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