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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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基于深度学习的图像块型超分辨重建的经典论文进行关键技术点分析
基于Per-Pixel Loss的超分辨重建网络目标在于直接最小化高清原图与超分辨重建图像之间的差异,使得超分辨重建图像逐步逼近原图的清晰效果。但Per...
到底该选择TensorFlow还是Keras深度学习框架选型指南
Keras的开发设计注重用户友好,因而某种意义上它更加pythonic。模块化是Keras的另一个优雅的设计指导原则。Keras中的任何东西都可以表示为...
2018-03-26 标签:神经网络深度学习TensorFlow 7400 0
运算将在一个有限域上进行,因此我们首先需要决定如何将有理数r表示为域元素,即取自0, 1, ..., Q-1的整数x(Q为质数)。我们将采用典型的做法,...
比谷歌快46倍!GPU助力IBM Snap ML,40亿样本训练模型仅需91.5秒
在为这样的大规模应用部署GPU加速时,出现了一个主要的技术挑战:训练数据太大而无法存储在GPU上可用的存储器中。因此,在训练期间,需要有选择地处理数据并...
三种回归算法及其优缺点,将会为我们理解和选择算法提供很好的帮助
在这一简单的模型中,单变量线性回归的任务是建立起单个输入的独立变量与因变量之间的线性关系;而多变量回归则意味着要建立多个独立输入变量与输出变量之间的关系。
MIT的研究人员研发了一种新型神经网络,称为Transparency by Design
一个VQA模型必须具备推理图片中复杂场景的能力,例如,要回答“大金属球右边的正方体是什么颜色?”这个问题,模型必须先判断哪个球体是最大的,而且还是金属的...
从历史上看,曾经主流的机器学习技术在行业中应用是统计机器翻译 (SMT)。SMT 使用先进的统计分析,从一句话中上下文的几个词中来估计最佳可能的翻译。S...
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...
人工神经网络一般被分成很多层,某一层中的一个处理器节点会从数个下层节点中获得数据,在计算后又将结果传送给上层中的数个节点。任意两个节点的连接都拥有不同的...
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
关于SqueezeNet的创新点、网络结构,国内已经有若干爱好者发布了相关的简介,如这篇(http://blog.csdn.net/xbinworld/...
2018-03-13 标签:神经网络 5344 0
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