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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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GAN的优点是能够生成高质量的数据,但其训练过程相对复杂,需要平衡生成器和判别器的性能,避免生成器落入局部最优解。
除了性能之外,内存对于能效比的限制也成了传统冯诺伊曼体系计算机的一个瓶颈。这个瓶颈在人工智能应用快速普及的今天尤其显著。这一代人工智能基于的是神经网络模...
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...
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
随着人工智能技术的飞速发展,神经网络作为其核心组成部分,在各个领域展现出了强大的应用潜力和价值。在众多神经网络类型中,全连接前馈神经网络(Fully C...
输入层和输出层的层数、大小是最容易确定的。每个网络都有一个输入层,一个输出层。输入层的神经元数目等于将要处理的数据的变量数。输出层的神经元数目等于每个输...
在本文中,我们将重点介绍BERT在多标签文本分类问题中的应用。传统的分类问题假定每个文档都分配给一个且只分配给一个类别,即标签。这有时也被称为多元分类,...
2019-02-20 标签:神经网络数据库Transformer 9079 0
对于上述代码中与模型构建相关的代码,请查阅官方《Deep MNIST for Experts》一节的内容进行理解。在本文中,需要重点掌握的是如何将本地图...
2018-08-17 标签:神经网络数据集TensorFlow 8931 0
介绍新型深度CNN模型——NIMA 它能判断出哪张图片最好看
在NIMA:Neural Image Assessment这篇论文中,我们介绍了一个深度卷积神经网络,通过训练,它可以判断哪些是用户认为技术精湛的图片(...
OpenAI的由5个神经网络组成的OpenAI Five,已经开始击败Dota 2的业余玩家队伍
Dota游戏是一个典型的AI难题,它综合了决策周期长,空间大而且敌我双方是在非完全信息下博弈。OpenAI继去年解决1v1的问题后,1年内能在5v5的更...
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...
实际上深度学习有很多不同的超参数,之后我们也会介绍一些其他的超参数,如momentum、mini batch size、regularization p...
腾讯医疗AI实验室和加州大学的联合研究成果,首刊于《Medical Physics》,这是是美国医学物理学家学会(The American Associ...
在DeepMind新近发表的一篇论文中,团队提出了一种训练神经网络的新方法——Population Based Training (PBT,暂译为基于群...
2017-11-29 标签:神经网络 8592 0
实验室的最新工作——Res2Net,一种在目标检测任务中新的Backbone网络模块
因此,多尺度的特征在传统方法和深度学习里面都得到了广泛应用。通常我们需要采用一个大感受野的特征提取器来获得不同尺度的特征描述,而卷积神经网络通过一堆卷积...
如何将CycleGAN用于风格迁移并探索其在游戏图形模型中的应用
该网络能够理解原始域图像中的对象,并对目标域图像中相同对象的外观做相应的变换。该网络的算法实现经训练后,可以将马转化为斑马,将苹果转化为橙子,将照片转化...
人工智能领域有三大奠基人,分别是Geoffrey Hinton、Yann LeCun与Yoshua Bengio。今天主要围绕“神经网络之父”Geoff...
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