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  • 一文簡述循環神經網絡

     發表于 3 個月 前

    什么是循環神經網絡(RNN)?它們如何運行?可以用在哪里呢?本文試圖回答上述這些問題,還展示了一個 RNN 實現 demo,你可以根據自己的需要進行擴展。 ...

  • 遞歸神經網絡深入剖析

     發表于 10 個月 前

    遞歸神經網絡(RNN)是一類神經網絡,包括一層內的加權連接(與傳統前饋網絡相比,連接僅饋送到后續層)。因為 RNN 包含循環,所以它們可以在處理新輸入的同時存儲信息。這種記憶使它們...

  • 稀疏 & 集成的卷積神經網絡學習

     發表于 11 個月 前

    今天主要和大家說的是分類檢測過程中,一些稀疏和集成學習的相關知識,首先和大家說下圖像目標定位與檢測的方法分類。...

  • Deep Learning 神經網絡為啥可以識別?

     發表于 11 個月 前

    今天看到一些感興趣的東西,現在總結了給大家分享一下,如果有錯,希望大家指正批評,謝謝!那就開始進入正題。...

  • Nature:能自主學習的人工突觸,為無監督學習開辟新的路徑

     發表于 1 年 前

    近日,Nature 發表了一個研究團隊開發了一種能自主學習的人工突觸,它能提高人工神經網絡的學習速度。該研究表明記憶就是神經元間相連接突觸的強度分布所表示,而學習可以通過突觸的重新...

  • 訓練的神經網絡不工作?一文帶你跨過這37個坑

     發表于 1 年 前

    近日,Slav Ivanov 在 Medium 上發表了一篇題為《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章,從四個...

  • 神經網絡結構深入分析和比較

     發表于 1 年 前

    深度神經網絡和深度學習是既強大又受歡迎的算法。這兩種算法取得的成功主要歸功于神經網絡結構的巧妙設計。...

  • 機器學習系列:遞歸神經網絡

     發表于 1 年 前

    BP神經網絡,訓練的時候,給定一組輸入和輸出,不斷的對權值進行訓練,使得輸出達到穩定。但BP神經網絡并不是適合所有的場景,并不真正的體現出某些場景的真正特點。回到經典的概率論問題,...

  • 從基本概念到實現,全卷積網絡實現更簡潔的圖像識別

     發表于 1 年 前

    眾所周知,圖像就是像素值的集合,而這個觀點可以幫助計算機科學家和研究者們構建一個和人類大腦相似并能實現特殊功能的神經網絡。有時候,這種神經網絡甚至能超過人類的準準度。...

  • 從數學概念入手,一文帶你理解感知機是什么

     發表于 1 年 前

    神經網絡已經成為了人工智能最火的領域,是源于大腦結構的計算模型。 屬于信息處理結構,其最重要的屬性是其從數據中學習的能力。?這些技術在營銷、工程等諸多領域取得了巨大的成功。...

  • 并行運算,Facebook提出門控卷積神經網絡的語言建模

     發表于 1 年 前

    目前語言建模的主要方法都是基于循環神經網絡的。在本研究中,我們提出了一種使用卷積方式處理的語言建模方式。我們引入了一種新的門控機制,可以緩和梯度傳播,它的表現比 LSTM 方式的門...

  • 神經網絡理論基礎及Python實現

     發表于 1 年 前

    多層前向神經網絡由三部分組成:輸出層、隱藏層、輸出層,每層由單元組成;...

  • 阿里開源組件化方案 - BeeHive

     發表于 1 年 前

    BeeHive 是用于 iOS 的 App 模塊化編程的框架實現方案,吸收了 Spring 框架 Service 的理念來實現模塊間的 API 耦合。...

  • 使用 TensorFlow 實現神經網絡的簡介

     發表于 1 年 前

    神經網絡是一種特殊類型的機器學習(ML)算法。?因此,作為每個 ML 算法,它遵循數據預處理,模型建立和模型評估的通常 ML 工作流。?...

  • 微軟重磅論文提出LightRNN:高效利用內存和計算的循環神經網絡

     發表于 1 年 前

    循環神經網絡(RNN)已經在許多自然語言處理任務上取得了最出色的表現,比如語言建模和機器翻譯。然而當詞匯量很大時,RNN 模型會變得很大(可能超過 GPU 最大的內存能力),這樣訓...

  • 神經網絡的直觀解釋

     發表于 1 年 前

    卷積神經網絡(ConvNets 或者 CNNs)屬于神經網絡的范疇,已經在諸如圖像識別和分類的領域證明了其高效的能力。卷積神經網絡可以成功識別人臉、物體和交通信號,從而為機器人和自...

  • 神經網絡硬科普,非專業出身的福利

     發表于 2 年 前

    最近“神經網絡”非常火,各種關于神經網絡的文章滿天飛,但可能對于非專業領域出身的人來說接觸這些文章就會云里霧里了。究其原因主要是缺少適合大部分人理解的神經網絡的科普文章,筆者希望能...

  • 神經網絡的 BP 算法學習

     發表于 2 年 前

    在BP過程中,最重要的事情就是維護梯度回傳的先后順序。在TensorFlow中,每個tensor就表示了一個函數節點,tensor之間的運算,例如mat、add這些都會生成新的te...

  • 神經網絡中的權重初始化:Why and How

     發表于 2 年 前

    在創建了神經網絡后,通常需要對權重和偏置進行初始化,大部分的實現都是采取Gaussian distribution來生成隨機初始值。...

  • 圖文并茂的神經網絡架構大盤點:從基本原理到衍生關系

     發表于 2 年 前

    新的神經網絡架構隨時隨地都在出現,要時刻保持最新還有點難度。...

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