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标签 > 神经网络
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。
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学习率是训练神经网络最重要的一个超参数,但直到最近,许多人才发现以前设置学习率的方式非常不当。去年,Leslie N. Smith在arXiv上提交了一...
此外,通过对特征向量的 L2 正则化处理来选择重要性特征,我们的视觉问答框架进一步采用硬注意力机制进行增强。我们将最初的版本成为硬注意力网络 HAN (...
2018年AI的技术发展的五大趋势是什么?它给我们带来了哪些益处
我们需要理解的是:AI是几个相互关联的技术的总称术语。它包括:自然语言处理、机器学习、认知计算、神经网络、计算机视觉、机器人科学及其相关技术。在本文中,...
为了解决这个问题,NVIDIA团队开发了一种方法,确保丢失像素的输出不依赖于为这些像素提供的输入的值。这种方法使用一个“部分卷积”层,根据其对相应的接受...
为了克服这一挑战,在神经音频处理上得到更好的结果,我们也许需要考虑下为什么基于CNN的风格迁移在光谱上的表现不佳。这些技术基本上是通过应用机器视觉来进行...
PID(比例-积分-微分)控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史,因其具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高、直观性好等优点被广泛的应用于工业过程控制及...
我们提出一种学习卷积神经网络(CNN)结构的新方法,该方法比现有的基于强化学习和进化算法的技术更有效。使用了基于序列模型的优化(SMBO)策略,在这种策...
地图更新法是机器人根据当前的地图信息规划路径,沿路径前进一段时间后,利用这段时间收集到的环境信息更新地图,然后,利用更新过的全局地图重新规划和调整路径。...
在这篇题为《将拟势函数视为随机梯度下降损失函数中的隐式正则项》的论文中,作者提出了一种统一的方法,将拟势作为一种量化关系的桥梁,在SGD隐式正则化与SG...
一种基于单个单眼相机的“无标记性能捕获技术”MonoPerfCap
MonoPerfCap的研究人员将自己的动作捕捉分别和2015、2016、2017的方法比较,用MonoPerfCap方法得到的结果优于其它方法的结果,...
黑盒攻击则是在神经网络结构为黑箱时,仅通过模型的输入和输出,逆推生成对抗样本。下图左图为白盒攻击(自攻自受),右图为黑盒攻击(用他山之石攻此山之玉)。
通过使用新的学习技术,将脑部扫描和其他三维图像的配准速度提高1000倍以上
MRI扫描结果基本上是数百个堆叠的二维图像,形成庞大的三维图像,称为“体积”(volume),它包含了一百万个或更多的三维像素,称为“体素”(voxel...
需要大量的注释数据;难以在标准测试集外取得良好表现;对于数据的微小变化尤为敏感。这都是近年来深度学习被诟病的缺陷。
关于SqueezeNet的创新点、网络结构,国内已经有若干爱好者发布了相关的简介,如这篇(http://blog.csdn.net/xbinworld/...
2018-03-13 标签:神经网络 5345 0
该项目的目标不是制造一把功能性椅子,而是为人类设计师创造一个激发灵感的“视觉提示”,为了探索了如何让机器学习用作艺术和设计工具来启发人的思维,就像超现实...
最后,重点是这种算法并不高效,它在每次迭代中都需要用全部的训练集。这意味着,在每个epoch中我们都要查看所有样本,从而在下次进行优化。如果只有几千个样...
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