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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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由于目前谷歌等大型網絡公司對神經網絡的深入研究。現在卷積神經網絡已經能對文字和圖片的進行識別高效而準確的識別。但是對于視頻內容的識別還處于開始階段。于是...
Google Assistant的新功能——Duplex雙工技術
利用 Duplex 雙工技術,谷歌的智能助理能用非常類似人聲的角色完成真實世界的任務。在 demo 中,谷歌 CEO Pichai 告訴聽眾,“你將要聽...
人工智能主要是為了解決預測(回歸)和分類兩大問題。在生活中,預測的例子有很多,比如根據房屋面積等信息預測房屋的價格,或是根據前幾年的銷售額,預測今年的銷...
數據增強策略通常包括剪切、填充、翻轉和旋轉等,但這些基本策略對于深度網絡的訓練還是太簡單,在對于數據增強策略和種類的研究相較于神經網絡的研究還是太少了。
人工智能(AI)其實不算是一個新的話題,其實從上世紀40年代就開始引起廣泛關注。而對于普通人來說,各種科幻電影、小說中的機器人和超級計算機,都是人們對人...
眾所周知,所有 DNA 都由四種堿性核苷酸組成:腺嘌呤(A)、胞嘧啶(C)、鳥嘌呤(G)和胸腺嘧啶(T)。一條核苷酸鏈與另一條鏈結合形成 DNA 雙鏈,...
同樣的技術還能用于生成一天中不同時間的場景圖像、不同天氣條件下或者光照條件下的場景。這樣的技術對于需要大量數據訓練的深度神經網絡大有裨益。
深入探討深度學習,尤其是非常擅長與理解圖像的深度卷積神經網絡
激活函數的使用不會改變我們這個簡單的紅綠燈模型的結果(除了閾值需要是0.5而不是0),但激活函數的非線性對于使神經網絡能夠建模更復雜的函數是必不可少的。...
使用TensorFlow生成的高分辨率抽象藝術圖片的實現解析
Google Brain機器學習開發者hardmu使用TensorFlow,基于CPPN網絡生成了許多有趣的高分辨率抽象藝術圖片。一起來看看他是怎么做的吧。
2018-01-02 標簽:神經網絡圖像生成tensorflow 5876 0
2018年1月,谷歌云宣布將AutoML最為機器學習產品的一部分。目前,AutoML中有一個公開可用的產品——AutoML Vision,這是一款可識別...
谷歌新研究使用1024塊TPU,將BERT的訓練時間從3天成功縮短到76分鐘
深度神經網絡的訓練是十分耗時的。目前,減少訓練時間最有效的方法是使用多個芯片(如 CPU、GPU 和 TPU) 來并行化 SGD 變體的優化過程。由于前...
中山大學HCP實驗室PAMI論文:低成本、可擴展的三維人體位姿預測應用
新方法在Human3.6M基準測試中的一些可視化結果。(a)為2D-to-2D位姿變換模塊估計的中間3D人體位姿,(b)為3D-to-2D位姿映射模塊細...
為了解決這個問題,NVIDIA團隊開發了一種方法,確保丟失像素的輸出不依賴于為這些像素提供的輸入的值。這種方法使用一個“部分卷積”層,根據其對相應的接受...
打個簡單但不嚴謹的比方:大家都有過年搶高鐵票的經驗吧?幾個人(維度低)幫你搶一張票,肯定沒有一群人(維度高)幫你搶一張票,成功的概率高啊。幾個人里面,大...
此外,通過對特征向量的 L2 正則化處理來選擇重要性特征,我們的視覺問答框架進一步采用硬注意力機制進行增強。我們將最初的版本成為硬注意力網絡 HAN (...
我的母親是一名護士,目前已經退休。她是一個非常聰明的人,對自己的工作業務非常的盡職盡責。幾天前我和她說我正在研究Imagination最新的神經網絡加速...
2018-06-19 標簽:神經網絡人工智能imagination 5790 0
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