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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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深入浅出的介绍了深度学习的理论——用理论的力量横扫深度学习!
很多机器学习问题是深度为2的子案例,例如,输入层和输出层之间的一个隐含层。通常假设网络的结构、数据分布,等等。比起GD/SGD,可以使用不同算法,例如张...
一个拥有100多万台相变存储器器件的脉冲神经网络中对多记忆突触结构进行了实验演示
采用一种基于计数的仲裁机制(counter-based arbitration scheme)来选择用来编程以实现突触可塑性的设备。此处使用一个最大值等...
谷歌在TensorFlow开发者峰会上发布TensorFlow的JavaScript版本
如上所述,神经网络非常适合对非结构化数据进行建模,而本文的示例数据集是泰坦尼克号,它只包含表格数据。这里我们先澄清一个误区,看完之前的介绍,一些人可能会...
基于ML-Agents v0.4,在Unity 2018搭建的虚拟城市环境中训练了一辆自动驾驶车辆
基于ML-Agents可以将自动驾驶车辆摄像头获取道路的图片信息,发送给Python的训练模型,利用图像识别提取图片中的参数信息。例如:前方障碍物的分类...
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,...
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...
DeepMind的最新研究结合了神经网络和随机过程的优点提出神经过程模型
neural process的实现示意图。圆圈中的变量对应于(a)中图模型的变量,方框中的变量表示NP的中间表示,粗体字母表示以下计算模块:h - en...
一个基于任务的深度循环网络,加入循环单元可以解决更困难的视觉问题
在卷积RNN的每个图层中,来自较高层的前馈输入被重新修改尺寸,以匹配前馈输入的空间维度。两种类型的输入都由标准的2D卷积处理。如果该层有任何局部循环,则...
雷达和摄像头是两项传感器技术完美融合、互为补充的典范。采用这种方法的融合系统所实现的功能要远超这些独立系统能够实现的功能总和。使用不同的传感器种类可以在...
大神吴恩达(Andrew Ng)提到的方法之一,就是划分不同集合,一部分用来训练,一部分用来验证模型效果,这样可以达到衡量你所训练的模型的效果如何。所以...
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;
BatchNorm是一种旨在通过固定层输入的分布来改善神经网络训练的技术
作者探讨了BatchNorm,优化和Internal Covariate Shift三者之间的关系。作者在CIFAR-10数据集上分别使用和不使用Bat...
为了让机器人可以从视频中学习,研究人员将模仿学习与一种高效的元学习算法(未知模型元学习,MAML)结合起来。通过标准的神经网络来作为策略表示,在每个时间...
工业界的“人工智能”在技术上被称为“深度学习”。学术界并不认为人工智能(AI)和机器学习(ML)是可互换的,作为一个曾经的学者,我认为在技术上,AI是M...
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