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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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一个叫做GUNNESS的全新的开源工具,可以帮助用户通过SDSoC 开发环境很轻松的将二值化神经网络(BNNs)实现在Zynq SoC芯片和Zynq U...
如果双向如此强大,为什么以前没有这样实现?在训练单向模型时,预测词时必须只能基于句子中上文的单词。然而,想要直接让模型同时根据上文和下文来预测词是不可能...
语音识别技术的发展历程,语音识别是如何工作的?语音识别资料概述
说到语音识别,大家熟悉的可能是最近十年里才出现的微信语音转文字,或者语音实时记录和翻译。但其实语音识别的历史比互联网还早,现代计算机诞生的那一刻,就已经...
监督学习(Supervised Learning)是从有标签的训练数据中学习模型,然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高,则...
深度学习型图像分析较适合原本复杂的涂装表面检测:有微小变化但可接受的图案,以及无法使用空间频率方法排除的位置变量。深度学习擅长解决复杂的表面和涂装缺陷,...
最近深度学习技术和卷积神经网络的发展为理解位置识别问题提供了另一种方法。AlexNet [ 5 ]显示,从CNNs中提取的特征经过充分有效的训练,在分类...
如上所说,IndRNN的同一个图层中的神经元是彼此独立的,通道间的信息会随时间在多层IndRNN之间传播探索。为了说明这一点,我们将一个双层的IndRN...
2018-03-16 标签:神经网络 1.0万 1
PyTorch官网教程PyTorch深度学习:60分钟快速入门中文翻译版
“PyTorch 深度学习:60分钟快速入门”为 PyTorch 官网教程,网上已经有部分翻译作品,随着PyTorch1.0 版本的公布,这个教程有较大...
直接的强化学习方法很有吸引力,它无需过多假设,而且能自动掌握很多技能。由于这种方法除了建立函数无需其他信息,所以很容易在改进后的环境中重新学习技能,例如...
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