神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識(shí)，幫助生物...

2018-11-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.4萬 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Networks， 簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型，是對人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特...

2018-11-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.6萬 0

研究人員們提出了一種新的導(dǎo)航工具SafeRoute

另外，策略網(wǎng)絡(luò)表示強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體使用的隨機(jī)策略，用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示，其中θ是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)列表，會(huì)用Adam優(yōu)化器進(jìn)行更新。系...

2018-11-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2660 0

吳恩達(dá)的斯坦福團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一個(gè)X光診斷算法，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

算法是用ChestX-ray14數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練的，這是目前最大的X光數(shù)據(jù)庫，有超過11萬張正面胸片，來自3萬多位患者。

2018-11-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI數(shù)據(jù)集 3719 0

如何用對抗樣本修改圖片，誤導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指鹿為馬

黑盒攻擊則是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為黑箱時(shí)，僅通過模型的輸入和輸出，逆推生成對抗樣本。下圖左圖為白盒攻擊（自攻自受），右圖為黑盒攻擊（用他山之石攻此山之玉）。

2018-11-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 5579 0

使用CNN，密集光流和立體視覺的自主感知演示

這種自動(dòng)駕駛演示運(yùn)行了當(dāng)今自動(dòng)系統(tǒng)中常用的三種主要復(fù)雜算法，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），密集光流和立體視覺，所有這些都在一個(gè)Zynq Ultrascale...

2018-11-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賽靈思自動(dòng)駕駛 2309 0

圖像生成領(lǐng)域的一個(gè)巨大進(jìn)展,BigGAN的效果真的有那么好嗎？

因此，如果快速瀏覽BigGAN生成的一系列圖像，我們能從中發(fā)現(xiàn)不少圖具有詭異的美感。比如模型在生成下面幾幅景觀圖時(shí)都遵循了從數(shù)據(jù)集中學(xué)到的構(gòu)圖和光影，但...

2018-11-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 6822 0

一種用于先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)中的無源器件建模和驗(yàn)證的IRIS-HFSS整合流程

IRIS為IC設(shè)計(jì)人員提供了一種在主流設(shè)計(jì)環(huán)境中運(yùn)行復(fù)雜的3D EM分析的簡單方法。IRIS基于加速矩量法(MoM)的全波電磁求解器引擎已在多個(gè)先進(jìn)工藝...

2018-11-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無源器件 4385 0

如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像數(shù)據(jù)集的分類

通過圖像分類示例，了解Xilinx FPGA如何加速機(jī)器學(xué)習(xí)，這是關(guān)鍵的數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載。 該演示使用Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速了ImageNet...

2018-11-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí) 2643 0

決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)處理速度的因素

最后，重點(diǎn)是這種算法并不高效，它在每次迭代中都需要用全部的訓(xùn)練集。這意味著，在每個(gè)epoch中我們都要查看所有樣本，從而在下次進(jìn)行優(yōu)化。如果只有幾千個(gè)樣...

2018-11-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 5419 0

基于深度學(xué)習(xí)的放療靶區(qū)自動(dòng)勾畫

騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室和加州大學(xué)的聯(lián)合研究成果，首刊于《Medical Physics》，這是是美國醫(yī)學(xué)物理學(xué)家學(xué)會(huì)（The American Associ...

2018-11-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 8893 0

基于由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)建立的Gram矩陣的特定結(jié)構(gòu)

本文的研究證據(jù)建立在先前關(guān)于兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降的研究理念之上。首先，作者分析了預(yù)測的動(dòng)力學(xué)情況，其收斂性由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)引出的Gram矩陣的最小特征值確...

2018-11-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3193 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底有多像

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為大眾媒體的熱門主題。智能機(jī)器這一想法勾起了很多人的想象，而且人們特別喜歡把它和人類放一起比較。

2018-11-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 1.3萬 0

谷歌的研究人員提出了一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)語音特征的聚類

那么它具體是怎么工作的呢？假設(shè)我們有四個(gè)人同時(shí)對著這個(gè)AI說話(這是個(gè)例子，模型其實(shí)可以處理更多的人)。那么每個(gè)人將會(huì)得到一個(gè)自己的RNN實(shí)例，擁有相同...

2018-11-16 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 5328 0

索尼發(fā)布新的方法，在ImageNet數(shù)據(jù)集上224秒內(nèi)成功訓(xùn)練了ResNet-50

近年來，許多研究人員提出了多種方案來解決這兩個(gè)問題（見原文參考文獻(xiàn)）。這些工作利用ImageNet/ResNet-50訓(xùn)練來衡量訓(xùn)練效果。ImageNe...

2018-11-16 標(biāo)簽：索尼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.0萬 0

在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，真正的“全科專家”屈指可數(shù)

當(dāng)我還在大學(xué)讀書的時(shí)候，我寫了一篇關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)和建筑能源審計(jì)的長論文，這是我第一個(gè)真正意義上的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。從那時(shí)起，我就有開始意無意地糾正自己的一些編...

2018-11-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 1980 0

OpenAI的研究人員開發(fā)了一套基于能量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

訓(xùn)練數(shù)據(jù)由（注意掩膜、狀態(tài)）的軌跡組成，提前生成的軌跡用于確認(rèn)我們希望模型學(xué)習(xí)的特定概念。我們?yōu)榻o定概念集提供一組演示（通常為5次）來訓(xùn)練模型，然后將模...

2018-11-10 標(biāo)簽：機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體 3412 0

是什么讓BERT與眾不同？如何使用BERT？

如果雙向如此強(qiáng)大，為什么以前沒有這樣實(shí)現(xiàn)？在訓(xùn)練單向模型時(shí)，預(yù)測詞時(shí)必須只能基于句子中上文的單詞。然而，想要直接讓模型同時(shí)根據(jù)上文和下文來預(yù)測詞是不可能...

2018-11-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理 1.1萬 0