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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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综上所述,尽管我们通过简单的初始架构和直观的突变来最小化处理研究人员的参与,但大量专家知识进入了构建这些架构的构建块之中。其中一些包括重要的发明,如卷积...
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多重大突破。神经网络的表达能力通常随着其网络深度呈指数增长,这一特性赋予了它很强的泛化能力。然而深层的网...
作为全球最为著名的技术榜单之一,《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术具备极大的全球影响力和权威性,至今已经举办了18年。
那么它具体是怎么工作的呢?假设我们有四个人同时对着这个AI说话(这是个例子,模型其实可以处理更多的人)。那么每个人将会得到一个自己的RNN实例,拥有相同...
在一些情况下,我们会用策略函数(policy, 总得分,也就是搭建的网络在测试集上的精度(accuracy),通过强化学习(Reinforcement ...
我们从将数据传入神经网络开始,并对输入数据逐层进行一些矩阵操作。在三个网络层的每一层上,我们将输入和权重的点积加上偏置,接着将输出传给选择的激活函数。
人类的视觉识别学习过程是怎样的?我们能否研究这些不同的来源?
学习是人类认知的核心属性,是人工智能长期追求的目标。我们正处于在人类和人工智能领域产生出新见解的临界点,这些见解将通过明确地将人类认知、人类神经科学和机...
2006年,神经网络之父Geoffrey Hinton祭出神器深度信念网络,一举解决了深层神经网络的训练问题,推动了深度学习的快速发展。 深度信念网络(...
本文是基于NNoM神经网络框架实现的。NNoM是一个为单片机定制的神经网络框架,可以实现TensorFlow 模型的量化和部署到单片机上,可以在Cort...
一个名为CompenNet的卷积神经网络来隐含地学习复杂的补偿函数
理论上,投影仪补偿过程是一个非常复杂的非线性函数,涉及相机和投影仪传感器的辐射响应,镜头失真/渐晕,散焦,表面材料反射特性和相互反射。目前已有大量的研究...
杀马特教授和他的新技术究竟如何?paGAN:逼真动画人物生成对抗网络
“在Ian Goodfellow的开创性工作和NVIDIA的大量精彩工作的基础上,已经证明可以训练神经网络来合成高质量的面部图像。”黎颢和他的团队想知道...
研究人员的语音过滤系统分为两部分,包括LSTM模型和卷积神经网络(只有一个LSTM层)。第一个采用预处理的语音采样和输出扬声器嵌入(即矢量形式的声音表示...
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