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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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黑盒攻擊則是在神經網絡結構為黑箱時,僅通過模型的輸入和輸出,逆推生成對抗樣本。下圖左圖為白盒攻擊(自攻自受),右圖為黑盒攻擊(用他山之石攻此山之玉)。
關于SqueezeNet的創新點、網絡結構,國內已經有若干愛好者發布了相關的簡介,如這篇(http://blog.csdn.net/xbinworld/...
2018-03-13 標簽:神經網絡 5608 0
再比如,你想搭建一個模型,要在一系列動物圖片中預測哪種動物會吃掉你。假設你在訓練時給模型提供的都是獅子和長頸鹿的照片,現在模型看到了一張僵尸照片。由于之...
該項目的目標不是制造一把功能性椅子,而是為人類設計師創造一個激發靈感的“視覺提示”,為了探索了如何讓機器學習用作藝術和設計工具來啟發人的思維,就像超現實...
現實世界中很多文檔都具有超鏈接的結構。例如,維基頁面(普通網頁)之間通過URL互相指向,學術論文之間通過引用互相指向。超文檔的嵌入(embedding)...
一種基于單個單眼相機的“無標記性能捕獲技術”MonoPerfCap
MonoPerfCap的研究人員將自己的動作捕捉分別和2015、2016、2017的方法比較,用MonoPerfCap方法得到的結果優于其它方法的結果,...
加州大學伯克利分校的吉滕德拉?馬立克(Jitendra Malik)以及其他11位機器學習專家近期發表了一項研究成果。在這項研究中,他們使用了一份帶有詳...
需要大量的注釋數據;難以在標準測試集外取得良好表現;對于數據的微小變化尤為敏感。這都是近年來深度學習被詬病的缺陷。
“Cloud AutoML 產品設計讓機器學習的過程變得更簡單,讓即便沒有機器學習經驗的人也可以享受機器學習帶來的益處。盡管AutoML有很大的進步,這...
2006年,神經網絡之父Geoffrey Hinton祭出神器深度信念網絡,一舉解決了深層神經網絡的訓練問題,推動了深度學習的快速發展。 深度信念網絡(...
生成對抗網絡GAN很強大,但也有很多造成GAN難以使用的缺陷。本文介紹了可以克服GAN訓練缺點的一些解決方案,有助于提高GAN性能。
用Keras創造一個卷積神經網絡來識別神奇寶貝妙蛙種子的填充玩具
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如何借助分布式GPU環境來提升神經網絡訓練系統的浮點計算能力
雖然近年來 GPU 硬件算力和訓練方法上均取得了重大進步,但在單一機器上,網絡訓練所需要的時間仍然長得不切實際,因此需要借助分布式GPU環境來提升神經網...
深度學習(Deep Learning)是一種基于人工神經網絡的機器學習算法,其主要特點是模型由多個隱層組成,可以自動地學習特征,并進行預測或分類。該算法...
初始化權重時,我們在損失曲面的A點。我們首先要做的,是檢查一下,在x-y平面上的所有可能方向中,沿著哪個方向移動能帶來最陡峭的損失值下降。這就是我們需要...
深度估算是自動駕駛領域的一項關鍵技術。作為自動駕駛中最常用的傳感器,攝像頭能夠獲取全面、豐富又密集的信息。基于立體視覺的深度估算技術可以準確識別和定位運...
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