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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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如何在Node.js环境下使用训练好的神经网络模型(Inception、SSD)识别图像中的物体。
2018-04-06 标签:神经网络 9173 0
吴恩达深度学习专项课程的信息图deeplearning.ai课程总结
深度学习能发展起来主要是由于大数据的出现,神经网络的训练需要大量的数据;而大数据本身也反过来促进了更大型网络的出现。深度学习研究的一大突破是新型激活函数...
Deep Voice是百度AI研究院一个由深度神经网络构建的高质量语音转(TTS )系统。该系统不仅提高的模拟的时间,百度还优化了它出错的概率。甚至还在...
深度学习之机器视觉详解:网络压缩、视觉问答、可视化、风格迁移等
本系列文章旨在直观系统地梳理深度学习各领域常见概念与基本思想,使读者对深度学习的重要概念与思想有一直观理解,做到“知其然,又知其所以然”,从而降低后续理...
x_data = np.linspace(-1,1,300,dtype=np.float32)[:,np.newaxis]#创建-1,1的300个数,此...
2018-03-31 标签:神经网络TensorFlow 4659 0
我们设计了一款深度强化学习智能体SPIRAL,它可以和计算机的绘画程序交互,可以在电子画布上绘画,也可以改变笔刷的大小、按压强度和颜色。未经训练的智能体...
利用Tensorlow及其API为例来进行讨论,理解深度学习背后的魅力
我们能做的仅仅是在理解和抽象的层面上进行操作。每一个层级接收低下传上来的描述、丢弃它认为不相关的部分并将它们自己对于信息的表示向上传递,直到到达真正知道...
谷歌大脑与Jürgen Schmidhuber提出「人工智能梦境」
大型 RNN 是具备高度表达能力的模型,可以学习数据丰富的时空表征。但是,文献中很多无模型 RL 方法通常仅使用具备少量参数的小型神经网络。RL 算法通...
输入提供者只需在一开始传输他们的(加密)训练数据;在此之后所有的计算只涉及两个服务器,这意味着事实上输入提供者使用手机之类的设备是可行的。训练之后,模型...
随着内存消耗的控制,模拟速度将成为主要焦点。 例如,在Jülich的超级计算机JUQUEEN上运行的由5.8万亿突触连接的5.2亿神经元大型模拟需要28...
以深度神经网络(DNN)为例,眼下的传统观点认为,如果我们继续推进、继续投入,那么这些缺点就会被克服。比如说,从上世纪80年代到2000年代,我们知道如...
通过简单的「图像旋转」预测便可为图像特征学习提供强大监督信号
我们的研究遵循自监督范例,并提出,通过训练卷积神经网络(ConvNets)识别应用于其作为输入的图像的几何变换,从而学习图像表示。更具体地说,首先,我们...
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