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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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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...
谷歌大腦與Jürgen Schmidhuber提出「人工智能夢境」
大型 RNN 是具備高度表達能力的模型,可以學習數據豐富的時空表征。但是,文獻中很多無模型 RL 方法通常僅使用具備少量參數的小型神經網絡。RL 算法通...
輸入提供者只需在一開始傳輸他們的(加密)訓練數據;在此之后所有的計算只涉及兩個服務器,這意味著事實上輸入提供者使用手機之類的設備是可行的。訓練之后,模型...
研究人員將擁有模擬整個人類大腦規(guī)模的神經網絡的計算能力
隨著內存消耗的控制,模擬速度將成為主要焦點。 例如,在Jülich的超級計算機JUQUEEN上運行的由5.8萬億突觸連接的5.2億神經元大型模擬需要28...
以深度神經網絡(DNN)為例,眼下的傳統(tǒng)觀點認為,如果我們繼續(xù)推進、繼續(xù)投入,那么這些缺點就會被克服。比如說,從上世紀80年代到2000年代,我們知道如...
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(jiān)督信號
我們的研究遵循自監(jiān)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...
基于深度學習的圖像塊型超分辨重建的經典論文進行關鍵技術點分析
基于Per-Pixel Loss的超分辨重建網絡目標在于直接最小化高清原圖與超分辨重建圖像之間的差異,使得超分辨重建圖像逐步逼近原圖的清晰效果。但Per...
到底該選擇TensorFlow還是Keras深度學習框架選型指南
Keras的開發(fā)設計注重用戶友好,因而某種意義上它更加pythonic。模塊化是Keras的另一個優(yōu)雅的設計指導原則。Keras中的任何東西都可以表示為...
2018-03-26 標簽:神經網絡深度學習TensorFlow 7535 0
運算將在一個有限域上進行,因此我們首先需要決定如何將有理數r表示為域元素,即取自0, 1, ..., Q-1的整數x(Q為質數)。我們將采用典型的做法,...
比谷歌快46倍!GPU助力IBM Snap ML,40億樣本訓練模型僅需91.5秒
在為這樣的大規(guī)模應用部署GPU加速時,出現了一個主要的技術挑戰(zhàn):訓練數據太大而無法存儲在GPU上可用的存儲器中。因此,在訓練期間,需要有選擇地處理數據并...
三種回歸算法及其優(yōu)缺點,將會為我們理解和選擇算法提供很好的幫助
在這一簡單的模型中,單變量線性回歸的任務是建立起單個輸入的獨立變量與因變量之間的線性關系;而多變量回歸則意味著要建立多個獨立輸入變量與輸出變量之間的關系。
MIT的研究人員研發(fā)了一種新型神經網絡,稱為Transparency by Design
一個VQA模型必須具備推理圖片中復雜場景的能力,例如,要回答“大金屬球右邊的正方體是什么顏色?”這個問題,模型必須先判斷哪個球體是最大的,而且還是金屬的...
從歷史上看,曾經主流的機器學習技術在行業(yè)中應用是統(tǒng)計機器翻譯 (SMT)。SMT 使用先進的統(tǒng)計分析,從一句話中上下文的幾個詞中來估計最佳可能的翻譯。S...
綜上所述,盡管我們通過簡單的初始架構和直觀的突變來最小化處理研究人員的參與,但大量專家知識進入了構建這些架構的構建塊之中。其中一些包括重要的發(fā)明,如卷積...
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