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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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IBM研究人员开发了一种将水印嵌入ML模型的技术,可以识别被盗模型
这种方法是第一种算法的升级版,比起添加有意义标志,算法三加入的是无意义的噪声。简而言之,输入图像(a)后,原模型能识别这是“汽车”,但输入图像(d)后,...
MobileNetV2已经发布,它将为下一代移动视觉应用提供支持
我们可以直观地理解为,瓶颈层对模型的中间输入和输出进行编码,而内层封装了让模型可以将低级概念(如像素)转换为高级描述符(如图像类别)的功能。最后,与传统...
研究人员表示这一研究实现了很多记录,不仅是在气象科学领域第一次将深度学习用于解决如此大规模的气候分割问题,同时在深度学习领域也是第一次将计算能力拓展到了...
当输入数据具有依赖性且是序列模式时,CNN 的结果一般都不太好。CNN的前一个输入和下一个输入之间没有任何关联,所以所有的输出都是独立的。
简单快捷地用小型Xiliinx FPGA加速卷积神经网络CNN
刚好在知乎上看到这个问题 如何用FPGA加速卷积神经网络CNN,恰巧我的硕士毕业设计做的就是在FPGA上实现CNN的架构,在此和大家分享。 先说一下背景...
如今,基于深度学习(DL)的人工智能(AI)应用越来越广泛,不论是在与个人消费者相关的智能家居、智能驾驶等领域,还是在视频监控、智慧城市等公共管理领域,...
用NLP技术分析了一位出名却也具有争议的嘻哈歌手——Drake创作的歌词
有两种将 LDA 模型进行可视化的方法。第一个是通过写一个函数,输出为每个主题中最突出的单词。这个结果似乎很有意思,但它只能提供了少量的信息。例如下图中...
在之前的系列中,我们学习了密集连接的神经网络(densely connected neural networks)。这些网络的神经元被分成组,形成连续的...
我们认为这是由于无遗忘可逆模型(no-forgetting reversible models)的基本限制导致的:如果任何隐藏状态都不能被遗忘,那么任何...
算一体在卷积和神经网络中的功耗确实可以做到很低,但其外部仍需要AD、DA的接口,所以从整机和系统的角度来考虑的话,其带来的颠覆性优势并不是特别明显。
对于诸如词性标记(POS)和命名实体识别(NER)之类的任务,查看词汇的词法信息是有用的,尤其是像葡萄牙语、西班牙语和中文这些构词方法十分丰富的语言。我...
那些不熟悉FPGA的人在复杂性,成本和功耗方面面临着许多神话这些设备的饥饿性。许多开发人员认为FPGA可能只适用于高度专业化,高成本的军事系统,但目前的...
张晖认为,主要存在着两大关键点,第一需要贴近任务和系统需求,即必须针对智能驾驶系统应用对感知层的需求来进行网络设计,切不可为了使用深度学习而选择深度神经网络;
OpenAI新GPU计算内核:顶尖的文本情感分析和文本图像生成能力
OpenAI 的研究人员们近日发布了一个高度优化的 GPU 计算内核,它可以支持一种几乎没被人们探索过的神经网络架构:带有稀疏块权重的网络。
和通常的前馈神经网络不同的是,受限玻尔兹曼机可以通过可见层的状态预测对应隐含层的状态,相反亦可以由隐含层预测可见层对应单元的状态。同时,它与玻尔兹曼机不...
深度学习开发者Artem Oppermann介绍了受限玻尔兹曼机的原理
乍看起来,能量这一术语和深度学习没什么关系。相反,能量是一个物理概念,例如,重力势能描述了具有质量的物体因重力而具有的相对其他质量体的潜在能量。不过,有...
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