一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

用于理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CLass增強(qiáng)型注意響應(yīng)(CLEAR)方法

英特爾 Altera視頻 ? 2018-11-12 06:11 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

我們提出了CLass增強(qiáng)的注意響應(yīng)(CLEAR):一種可視化和理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)在給定特定輸入的情況下做出的決策的方法。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4814

    瀏覽量

    103574
  • intel
    +關(guān)注

    關(guān)注

    19

    文章

    3496

    瀏覽量

    188430
  • 可視化
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    1262

    瀏覽量

    21851
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    詳解深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

    在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,錯(cuò)綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年,深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線,通過
    的頭像 發(fā)表于 01-11 10:51 ?2812次閱讀
    詳解<b class='flag-5'>深度</b>學(xué)習(xí)、<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>與卷積<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的應(yīng)用

    從AlexNet到MobileNet,帶你入門深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用的方法。AlexNet在研發(fā)的時(shí)候,使用的GTX580僅有3GB的顯存,所以創(chuàng)造性的把模型拆解在兩張顯卡中,架構(gòu)如下:1.第一層是卷積層,針對224x224x3的輸入圖片進(jìn)行卷積操作
    發(fā)表于 05-08 15:57

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資料

    基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    發(fā)表于 05-16 17:25

    【案例分享】ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別是自適應(yīng)諧振(ART)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難,只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART
    發(fā)表于 07-21 04:30

    解析深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐

    解析深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐
    發(fā)表于 06-14 22:21

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

    多層感知機(jī) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳,林敏濤和華佳勇合作
    發(fā)表于 07-12 06:35

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割以及自然語言處理等領(lǐng)域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為提高其性能增加網(wǎng)絡(luò)深度以及寬度的模
    發(fā)表于 08-02 10:39

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)機(jī)理與決策邏輯難以理解

    人工智能系統(tǒng)所面臨的兩大安全問題的根源在于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不可解釋性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性定義為可判讀(interpretability)和可理解
    的頭像 發(fā)表于 03-27 15:56 ?3297次閱讀

    基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類分析

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力機(jī)制等方法在文本分類中的應(yīng)用和發(fā)展,分析多種典型分類方法的特點(diǎn)和性能,從準(zhǔn)確率和運(yùn)行時(shí)間方面對基礎(chǔ)
    發(fā)表于 03-10 16:56 ?37次下載
    基于<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的文本分類分析

    綜述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋方法及發(fā)展趨勢

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性非凸、多層隱藏結(jié)構(gòu)、特征矢量化、海量模型參數(shù)等特點(diǎn),但弱解釋性是限制其理論發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用的巨大障礙,因此,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋方法
    發(fā)表于 03-21 09:48 ?19次下載
    綜述<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的解釋<b class='flag-5'>方法</b>及發(fā)展趨勢

    基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的因果形式語音增強(qiáng)方法

    傳統(tǒng)的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的語音增強(qiáng)方法由于采用非因果形式的輸入,在處理過程中具有固定延時(shí),不適用于實(shí)時(shí)性要求較高的場合。針對這一問題
    發(fā)表于 06-10 11:29 ?8次下載

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通俗理解

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通俗理解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),英文名為Convolutional Neural Network,成為了當(dāng)前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的算法之一,也是很多圖像和語音領(lǐng)域任務(wù)中最常用的
    的頭像 發(fā)表于 08-17 16:30 ?2999次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成,可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重,從而實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)
    發(fā)表于 08-21 17:07 ?4685次閱讀

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks, DNNs)作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一,通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接,實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜數(shù)據(jù)的自主學(xué)習(xí)和智能判斷。其設(shè)計(jì)方法不僅涉
    的頭像 發(fā)表于 07-04 13:13 ?1043次閱讀

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks, DNNs)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(通常指傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的區(qū)別時(shí),我們需
    的頭像 發(fā)表于 07-04 13:20 ?1826次閱讀