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脑机掌门

脑机接口的发展与现状机器学习与脑机接口的融合脑电信号理与计算

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新的正则化神器：DropBlock（Tensorflow实践）

在我们测试MNIST上，3层卷积+ dropXXX，所有参数均为改变的情况下，可以提升MNIST准确率1〜2点。

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1.试水：可定制的数据预处理与如此简单的数据增强（下）

上一部分我们讲了MXNet中NDArray模块实际上有很多可以继续玩的地方，不限于卷积，包括循环神经网络RNN、线性上采样、池化操作等，都可以直接用NDArra...

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1.试水：可定制的数据预处理与如此简单的数据增强（上）

说实话，在我仔细研究了MXNet和Gluon是如何进行数据加载与数据增强的，不得不佩服DMLC真的很良心，提供了如此简单的接口和又方便又多样的数据处理工具库。

SCP-173 2018-05-222018-05-22 17:39:38

深度学习

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0.伏笔：图像读取方式以及效率对比

入职了之后挺忙，已经好久没有做一些科普性的更新了。近期已做了些学术要求不高的工作，所以刚好有时间写写总结。

SCP-173 2018-05-222018-05-22 17:30:49

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Tencent AI Lab 算法研究员，MXNet与Tensorflow contributor，keras中文文档翻译者，keras中文社区创始人之一，专注于计算机视觉经典与深度算法，目前在做大型医疗图像识别项目
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