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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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基于采樣的方法是被研究得最多的方法,大多也是具有理論基礎(chǔ)的方法,往往比基礎(chǔ)搜索方法表現(xiàn)更優(yōu)。這類方法一般會生成一個或者多個對樣本空間的采樣點,之后再對這...
2019-04-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心技術(shù)機器學(xué)習(xí) 4179 0
7個實用技巧,讓您的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大作用
因此,如果你需要一些快速的結(jié)果,或者只是想測試一個新的技術(shù),選擇自適應(yīng)優(yōu)化器。我發(fā)現(xiàn)Adam很容易使用,因為它對你選擇完美的學(xué)習(xí)率并不是很敏感。如果您想...
2019-04-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3111 0
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN學(xué)習(xí)筆記
簡單的MLP三層網(wǎng)絡(luò)模型,x、o為向量,分別表示輸入層、輸出層的值;U、V為矩陣,U是輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣,V是隱藏層到輸出層的權(quán)重矩陣。
2019-04-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1803 0
機器學(xué)習(xí)從業(yè)者指出了一個明顯的問題:你如何調(diào)試模型?
在這篇優(yōu)秀的 Distill 文章《Four Experiments in Handwriting with a Neural Network》中,作者...
2019-04-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2194 0
簡述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽取式摘要方法
將文本摘要建模為序列標(biāo)注任務(wù)的關(guān)鍵在于獲得句子的表示,即將句子編碼為一個向量,根據(jù)該向量進行二分類任務(wù),例如 AAAI17 中,Nallapati 等人...
2019-04-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強化學(xué)習(xí) 8019 0
這到底是什么神奇操作? 又運用了什么樣的智能技術(shù)?
首先,我們需要一個包含Nvidia GPU的個人電腦,至少4GB的存儲空間。至于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的材料,用戶則需要提供至少幾百張照片或者時長足夠的視頻,...
2019-04-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI深度學(xué)習(xí) 2685 0
我們知道,即使是像自動駕駛汽車那樣功能強大的計算機,只要把某些圖像的像素稍作改動,攝像頭就可能被欺騙,例如會把黑人識別成猩猩、把香蕉識別成烤面包機等等,...
2019-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)攝像頭自動駕駛 3245 0
ICLR 2019論文解讀:膠囊圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PyTorch實現(xiàn)
上圖所示為CapsGNN的簡化版本。它由三個關(guān)鍵模塊組成:1)基本節(jié)點膠囊提取模塊:GNN用于提取具有不同感受野的局部頂點特征,然后在該模塊中構(gòu)建主節(jié)點...
2019-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集pytorch 8339 0
你知道輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化的通用框架么?
多框架通用可視化工具Netron
2019-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化 3868 0
Apache Ignite上的TensorFlow!分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)源
另一個基準測試表明 Ignite Dataset 如何與分布式 Apache Ignite 集群協(xié)作。這是 Apache Ignite 作為 HTAP ...
2019-03-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 3994 0
圖中共有兩棵樹,x為一條輸入樣本,遍歷兩棵樹后,x樣本分別落到兩顆樹的葉子節(jié)點上,每個葉子節(jié)點對應(yīng)LR一維特征,那么通過遍歷樹,就得到了該樣本對應(yīng)的所有...
2019-03-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LRGBDT 3723 0
前饋網(wǎng)絡(luò):如何讓深度學(xué)習(xí)工作更像人腦
計算神經(jīng)科學(xué)是一門超級跨學(xué)科的新興學(xué)科,幾乎綜合信息科學(xué),物理學(xué), 數(shù)學(xué),生物學(xué),認知心理學(xué)等眾多領(lǐng)域的最新成果。關(guān)注的是神經(jīng)系統(tǒng)的可塑性與記憶,抑制神...
2019-03-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習(xí) 3685 0
Google AI的研究人員的最新研究提出一個全新概念:剛度(Stiffness)
學(xué)習(xí)率的選擇對學(xué)習(xí)函數(shù)的剛度特性有顯著影響。高學(xué)習(xí)率會導(dǎo)致函數(shù)逼近在更大的距離上“更剛”(stiffer),并且學(xué)習(xí)到的特征可以更好地泛化到來自不同類的...
2019-03-21 標(biāo)簽:Google神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 2288 0
調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所遵循的五項原則
其次,在單個數(shù)據(jù)節(jié)點上訓(xùn)練模型:可以使用一兩個訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(data point)以確認模型是否過度擬合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)立即過度擬合,訓(xùn)練準確率為 100%,...
2019-03-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 2194 0
神經(jīng)協(xié)同過濾NCF原理及實戰(zhàn)
上面的示例顯示了MF因為使用一個簡單的和固定的內(nèi)積,來估計在低維潛在空間中用戶-項目的復(fù)雜交互,從而所可能造成的限制。解決該問題的方法之一是使用大量的潛...
2019-03-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集線性模型 5585 0
什么是Transition-based基于轉(zhuǎn)移的框架?
用在生成依存句法樹上,則具體表示為從空狀態(tài)開始,通過動作轉(zhuǎn)移到下一個狀態(tài),一步一步生成依存句法樹,最后的狀態(tài)保存了一個完整的依存樹。依存分析就是用來預(yù)測...
2019-03-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架機器翻譯 5397 0
換臉術(shù)在技術(shù)上如何實現(xiàn)?“AI換臉術(shù)”還能怎么用?
由于只需換臉,所以第一步就是要識別圖片上的臉部,找到要替換的位置,確定方向和大小。如下圖,就像照片的像素一樣,現(xiàn)在的人臉被分解為很多個像素,你要找出替換...
2019-03-18 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 1.9萬 0
如何進行可視化深度學(xué)習(xí)模型和性能指標(biāo)
目前,包括計算機視覺、語音識別和機器人在內(nèi)的諸多人工智能應(yīng)用已廣泛使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,DNN)。DNN 在很多...
2019-03-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 4425 1
谷歌正式推出ARCore 1.7版本,為其添加了前置攝像頭AR自拍能力以及動畫效果支持
我們的機器學(xué)習(xí)工作流由兩個協(xié)同工作的實時深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組成:一個是探測器,它在整張圖像上運行并計算出面部位置;另一個是通用的 3D 網(wǎng)格模型,它在探測...
2019-03-14 標(biāo)簽:探測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 3319 0
貝塞爾曲線在手寫識別中有著很長的應(yīng)用歷史,基于貝塞爾曲線可以對輸入數(shù)據(jù)進行更加連續(xù)的表達,對于不同的采樣率和分辨率更加魯棒。在貝塞爾曲線表達中,每一條曲...
2019-03-12 標(biāo)簽:解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn 4389 0
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