DeepMind提出了一種讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象推理的新方法

我們還沒有辦法讓機(jī)器學(xué)習(xí)智能體接觸到類似的“日常體驗(yàn)”，這意味著我們無法輕易地衡量它們將知識(shí)從現(xiàn)實(shí)世界遷移到視覺推理測(cè)試的能力。盡管如此，我們?nèi)匀豢梢詣?chuàng)...

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)DeepMind 4013 0

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在超分辨率領(lǐng)域的9個(gè)模型

我們?cè)窒磉^的實(shí)時(shí)圖像識(shí)別只是其中一種應(yīng)用。我們還可以利用深度學(xué)習(xí)來做超分辨率。我們這次就分享一下用于超分辨率的深度學(xué)習(xí)基本框架，以及衍生出的各種網(wǎng)絡(luò)模...

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.5萬 0

測(cè)量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象推理能力

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以學(xué)習(xí)抽象推理，還是僅僅淺顯地學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，是最近學(xué)術(shù)界辯論的主題。

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 5416 0

新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型命名為CODEnn

CODEnn接受代碼、描述作為輸入，預(yù)測(cè)其嵌入表示的余弦相似度。具體而言，每個(gè)訓(xùn)練樣本為一個(gè)三元組(C, D+, D-)，其中C為代碼片段，D+為正面樣...

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源代碼自然語言 1.2萬 0

超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

而我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如下圖為例），就是模仿了人類視覺系統(tǒng)的處理過程。正因此，計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)最佳的應(yīng)用領(lǐng)域之一。超分辨就是計(jì)算機(jī)視覺中...

2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 7295 0

深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)的理論——用理論的力量橫掃深度學(xué)習(xí)！

很多機(jī)器學(xué)習(xí)問題是深度為2的子案例，例如，輸入層和輸出層之間的一個(gè)隱含層。通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分布，等等。比起GD/SGD，可以使用不同算法，例如張...

2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8698 0

谷歌在TensorFlow開發(fā)者峰會(huì)上發(fā)布TensorFlow的JavaScript版本

如上所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適合對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，而本文的示例數(shù)據(jù)集是泰坦尼克號(hào)，它只包含表格數(shù)據(jù)。這里我們先澄清一個(gè)誤區(qū)，看完之前的介紹，一些人可能會(huì)...

2018-07-12 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3057 0

DeepMind的最新研究結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)過程的優(yōu)點(diǎn)提出神經(jīng)過程模型

neural process的實(shí)現(xiàn)示意圖。圓圈中的變量對(duì)應(yīng)于(a)中圖模型的變量，方框中的變量表示NP的中間表示，粗體字母表示以下計(jì)算模塊：h - en...

2018-07-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)DeepMind 4217 0

基于鏡像構(gòu)建關(guān)于θ的函數(shù),過擬合和L2正則化

在線性分類問題中，我們一般認(rèn)為對(duì)抗性擾動(dòng)就是高維空間中的點(diǎn)積。對(duì)此，一種非常普遍的說法是：我們可以在高維問題中對(duì)輸入進(jìn)行大量無限小的改變，從而使輸出發(fā)生...

2018-07-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類器 5326 0

一個(gè)基于任務(wù)的深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，加入循環(huán)單元可以解決更困難的視覺問題

在卷積RNN的每個(gè)圖層中，來自較高層的前饋輸入被重新修改尺寸，以匹配前饋輸入的空間維度。兩種類型的輸入都由標(biāo)準(zhǔn)的2D卷積處理。如果該層有任何局部循環(huán)，則...

2018-07-08 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺系統(tǒng) 3554 0

目前訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最快的方式一種新型AdamW算法

訓(xùn)練速度提高 200%！「總體來看，我們發(fā)現(xiàn) Adam 非常魯棒，而且廣泛適用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的各種非凸優(yōu)化問題」論文結(jié)尾這樣寫道。那是三年前，深度學(xué)習(xí)的...

2018-07-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機(jī)器學(xué)習(xí) 4801 0