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      標簽　>　神經網絡

      神經網絡

      神經網絡

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      神經網絡可以指向兩種，一個是生物神經網絡，一個是人工神經網絡。

      文章：3657個 瀏覽：103206次 帖子：192個

      神經網絡技術

      為什么CNN不能從數據中學習平移不變性？

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      論文的觀點是數據集里的圖像自帶“攝影師偏差”，很可惜論文作者做出的解釋很糟糕，一會兒講分布，一會兒講數據增強，非常沒有說服力。但是這個觀點確實值得關注，...

      2018-06-30 標簽：神經網絡數據集CNN 1.4萬 0

      Google對基于循環(huán)網絡的模型的改進

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      初次迭代時，每個GRU層的隱藏狀態(tài)初始化為零。在試驗中，Google的研究人員發(fā)現，起初的幾個迭代過程中，圖像質量的提升十分明顯。因此，研究人員假設，缺...

      2018-06-30 標簽：Google神經網絡圖像壓縮 3870 0

      一些人會懷疑：難道神經網絡不是最先進的技術？

      如上圖所示，sigmoid的作用確實是有目共睹的，它能把任何輸入的閾值都限定在0到1之間，非常適合概率預測和分類預測。但這幾年sigmoid與tanh卻...

      2018-06-30 標簽：神經網絡梯度深度學習 3581 0

      深度學習模型優(yōu)于人類醫(yī)生?

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      DeepMind論文推出了一種新的神經網絡——GQN

      GQN可以表示、測量并且減少不確定性。即使在沒有完全看到所有場景的情況下，網絡也可以解釋其中的不確定之處。同時也能根據部分圖像拼成完整的場景。下面的第一...

      2018-06-30 標簽：神經網絡計算機視覺數據集 4843 0

      谷歌提出一種結合卷積神經網絡和LSTM的新架構

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      2018-06-29 標簽：機器人谷歌神經網絡 6667 0

      幫助新創(chuàng)公司獲取Cray公司人工智能實驗室的超級計算資源

      Nyberg還指出，Machine Intelligence Garage進行的研究發(fā)現，隨著機器學習生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，可信的基準測試和性能建模將變得越來...

      2018-06-29 標簽：神經網絡人工智能機器學習 3022 0

      L2損失函數的效果是否真的那么好呢？其他損失函數表現如何？

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      SSIM（structural similarity，結構相似性）的直覺主要是：人眼對結構（structure）信息很敏感，對高亮度區(qū)域（luminan...

      2018-06-29 標簽：神經網絡函數cnn 1.7萬 0

      有了OpenAI Five，它已經可以在比賽中擊敗業(yè)余玩家

      如果一個AI能在像星際、Dota這樣復雜的游戲里超越人類水平，那它就是一個里程碑。相較于AI之前在國際象棋和圍棋里取得的成就，游戲能更好地捕捉現實世界中...

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      加拿大多倫多大學（University of Toronto）的研究人員宣布開發(fā)出了人工智能驅動的程序，可干擾臉部識別系統(tǒng)。

      2018-06-29 標簽：神經網絡臉部識別 5315 0

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      MIT最新研究證實，當一個神經元突觸增強時，它周圍的神經元會變弱。這對于當下大熱的神經網絡來說，又會有怎樣的啟示呢？

      2018-06-28 標簽：神經網絡MIT深度學習 3485 0

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