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神經(jīng)網(wǎng)絡

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神經(jīng)網(wǎng)絡可以指向兩種，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

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神經(jīng)網(wǎng)絡技術

TrellisNet在CNN和RNN間架起了一座橋梁

回過頭去看下完整的TrellisNet示意圖，可以看到，其實TrellisNet的每一層，都可以視為對隱藏狀態(tài)序列進行一維卷積運算，然后將卷積輸出傳給激...

2018-10-22 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 CNN 4161 0

復合模型擴展：一種更好的擴展CNN的方法

為了理解擴展網(wǎng)絡的效果，本文系統(tǒng)地研究了擴展模型不同維度帶來的影響。雖然擴展各個維度可以提高模型性能，但作者觀察到，平衡網(wǎng)絡寬度、深度和輸入圖像大小這些...

2019-07-18 標簽：cpu 神經(jīng)網(wǎng)絡 cnn 4160 0

解析深度網(wǎng)絡背后的數(shù)學以及解析這背后的原理

每個神經(jīng)元以一組 x 變量（取值從1到 n ）的值作為輸入，計算預測的 y-hat 值。假設訓練集中含有 m 個樣本，則向量 x 表示其中一個樣本的各個...

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一種神經(jīng)解碼器，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的方式將記錄的皮質神經(jīng)信號

為了證明神經(jīng)語言假體的可行性，研究人員試圖將大腦信號轉換成可理解的正常說話人語速的合成語音。研究人員采用了一種叫做高密度腦皮層電圖（ECoG）的技術，讓...

2019-04-29 標簽：解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 4151 0

深度神經(jīng)網(wǎng)絡的“黑盒”特點阻礙了進一步分析網(wǎng)格細胞活動特性對路徑整合的作用

網(wǎng)格細胞信息功能非常豐富，回答了空間智能的核心問題。大鼠在定位過程中將空間分為等邊三角形，根據(jù)到三角形三個頂點的距離定位，并可以將自己的運動軌跡積分畫...

2018-05-10 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 4149 0

深度學習背后的線性代數(shù)問題

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2018-09-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡線性代數(shù)深度學習 4147 0

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該團隊在麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室 (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) ...

2018-09-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能深度學習 4143 0

深度學習的下一站是什么？算法領域沒有重大的突破

以深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）為例，眼下的傳統(tǒng)觀點認為，如果我們繼續(xù)推進、繼續(xù)投入，那么這些缺點就會被克服。比如說，從上世紀80年代到2000年代，我們知道如...

2018-03-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 4140 0

AlexNet主要使用到的新技術

a) 通過反復堆疊3*3的小型卷積核和2*2的最大池化層構建。 b) VGGNet擁有5段卷積，每一段卷積網(wǎng)絡都會將圖像的邊長縮小一半，但將卷積通道數(shù)翻...

2018-08-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù) 4139 0

一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的迭代6D姿態(tài)匹配的新方法

在本文工作中，作者提出了DeepIM——一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的迭代6D姿態(tài)匹配的新方法。給定測試圖像中目標的初始6D姿態(tài)估計，DeepIM能夠給出相對S...

2018-09-28 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像函數(shù) 4119 0

如何用Python和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡預測嚴重交通擁堵？

Waze 從幾年前開始，就和政府部門合作，進行數(shù)據(jù)開放共享。這樣一來，政府可以通過 Waze 的數(shù)據(jù)了解交通實時狀況，對于問題進行快速的響應處理；與此同...

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訓練一個機器學習系統(tǒng)，讓它學會檢測和分類圖像中的對象

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型參考自適應實現(xiàn)混合動力汽車電子差速控制系統(tǒng)的設計

本文所設計的混合動力汽車采用輪轂驅動技術，根據(jù)輪轂驅動電動汽車的技術特點，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型參考自適應的控制方法．實現(xiàn)混合動力驅動汽車的電子差速控制。

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一種簡單的，循序的方式講解神經(jīng)網(wǎng)絡

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2018-08-07 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集強化學習 4085 0

7種架構范例的深度學習，每個范例都提供了TensorFlow教程

在下面的部分中，我將簡要描述這 7 種架構范例，并提供每個范例的演示性TensorFlow 教程的鏈接。請參閱最后的 “基礎拓展” 部分，該部分討論了深...

2019-02-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 tensorflow 4074 0

總結可微圖像參數(shù)表示的最新進展

可微圖像參數(shù)表示邀請我們提出了這樣一個問題：“反向傳播通過的是什么樣的圖像生成過程？”答案是相當多樣的過程，其中一些奇異的可能性，可以創(chuàng)造多種多樣的有趣...

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