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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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我們對過去一年和2018年目前發表在國際頂會上的有關網絡加速和壓縮的論文做了統計。由上圖可以看出在CVPR2017有10篇關于網絡加速和壓縮的文章,到C...
但二者的一個主要不同是,CNN 可以識別靜態圖像(或以幀分割的視頻)中的特征,而 RNN 在文本和語音方面表現出色,因為這類問題屬于序列或時間依賴問題。...
通過簡單的「圖像旋轉」預測便可為圖像特征學習提供強大監督信號
我們的研究遵循自監督范例,并提出,通過訓練卷積神經網絡(ConvNets)識別應用于其作為輸入的圖像的幾何變換,從而學習圖像表示。更具體地說,首先,我們...
目前,包括計算機視覺、語音識別和機器人在內的諸多人工智能應用已廣泛使用了深度神經網絡(Deep Neural Networks,DNN)。DNN 在很多...
一種用于先進工藝節點中的無源器件建模和驗證的IRIS-HFSS整合流程
IRIS為IC設計人員提供了一種在主流設計環境中運行復雜的3D EM分析的簡單方法。IRIS基于加速矩量法(MoM)的全波電磁求解器引擎已在多個先進工藝...
在每個級別的網絡架構(類似于PWC-Net)。˙wl表示水平l的初始粗流,F l表示翹曲的特征表示。在每個級別,將初始流量和成本量作為輸入交換,以便同時...
電子皮膚上搭載了各種傳感器,用于感知不同的物理和化學信號。例如,壓力傳感器可以檢測外界施加在皮膚上的壓力變化,溫度傳感器可以測量環境溫度,濕度傳感器可以...
LSTM之父Ju?rgen Schmidhuber再發新作!
如果文件夾中已經存在weights.h5,也沒有聲明“--new_model”參數,腳本將直接導入這個文件中的權重,繼續訓練現有的模型。這樣的話,你就可...
執行數據科學任務的最佳工具有哪些?作為數據科學新手,你應該選擇哪些工具? 我相信在你的數據科學之旅的某些時刻中你已經問過(或搜索過)這些問題。
大神吳恩達(Andrew Ng)提到的方法之一,就是劃分不同集合,一部分用來訓練,一部分用來驗證模型效果,這樣可以達到衡量你所訓練的模型的效果如何。所以...
利用機器學習算法中的深度神經網絡,識別音樂類型等聽覺任務上模擬人類表現的模型
當神經網絡在20世紀80年代首次出現時,神經科學家們希望這種系統可以用來模擬人腦。然而,來自那個時代的計算機不夠強大,無法建立足夠大的模型來進行一些實際...
基于邊界攻擊以及決策的類攻擊 提出了部署機器學習系統安全性的新問題
一般說來,應用于計算機視覺、語音識別和其他領域中的許多高性能機器學習算法易受到其輸入的微小變化的影響。
基于tensorflow.js設計、訓練面向web的神經網絡模型的經驗
你也許會好奇:為什么要在瀏覽器里基于tensorflow.js訓練我的模型,而不是直接在自己的機器上基于tensorflow訓練模型?你當然可以在自己的...
完成了下載數據,圖像分割和處理,就可以訓練模型了。接下來,我們對數據進行卷積神經網絡(CNN)訓練。卷積神經網絡利用圖像中的像素點逐步構建出更高層次的特...
機器學習(Machine Learning)以及其中的深度學習(Deep Learning)在最近幾年的科技行業非常地吸引眼球,取得了爆發式的發展——僅...
利用Tensorlow及其API為例來進行討論,理解深度學習背后的魅力
我們能做的僅僅是在理解和抽象的層面上進行操作。每一個層級接收低下傳上來的描述、丟棄它認為不相關的部分并將它們自己對于信息的表示向上傳遞,直到到達真正知道...
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