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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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DeepMind用強(qiáng)化對抗學(xué)習(xí)生成編寫圖像的程序
我們設(shè)計(jì)了一款深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體SPIRAL,它可以和計(jì)算機(jī)的繪畫程序交互,可以在電子畫布上繪畫,也可以改變筆刷的大小、按壓強(qiáng)度和顏色。未經(jīng)訓(xùn)練的智能體...
2018-03-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DeepMind 4040 0
利用Tensorlow及其API為例來進(jìn)行討論,理解深度學(xué)習(xí)背后的魅力
我們能做的僅僅是在理解和抽象的層面上進(jìn)行操作。每一個層級接收低下傳上來的描述、丟棄它認(rèn)為不相關(guān)的部分并將它們自己對于信息的表示向上傳遞,直到到達(dá)真正知道...
2018-03-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4354 0
揭秘谷歌AutoML背后的漸進(jìn)式搜索技術(shù)
Neural Architecture Search基本遵循這樣一個循環(huán):首先,基于一些策略規(guī)則創(chuàng)造簡單的網(wǎng)絡(luò),然后對它訓(xùn)練并在一些驗(yàn)證集上進(jìn)行測試,最...
2018-03-30 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7758 0
谷歌大腦與Jürgen Schmidhuber提出「人工智能夢境」
大型 RNN 是具備高度表達(dá)能力的模型,可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)豐富的時空表征。但是,文獻(xiàn)中很多無模型 RL 方法通常僅使用具備少量參數(shù)的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RL 算法通...
2018-03-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 3577 0
如何實(shí)現(xiàn)基于加密數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
輸入提供者只需在一開始傳輸他們的(加密)訓(xùn)練數(shù)據(jù);在此之后所有的計(jì)算只涉及兩個服務(wù)器,這意味著事實(shí)上輸入提供者使用手機(jī)之類的設(shè)備是可行的。訓(xùn)練之后,模型...
2018-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 9481 0
研究人員將擁有模擬整個人類大腦規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力
隨著內(nèi)存消耗的控制,模擬速度將成為主要焦點(diǎn)。 例如,在Jülich的超級計(jì)算機(jī)JUQUEEN上運(yùn)行的由5.8萬億突觸連接的5.2億神經(jīng)元大型模擬需要28...
2018-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級計(jì)算機(jī) 4518 0
深度學(xué)習(xí)的下一站是什么?算法領(lǐng)域沒有重大的突破
以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)為例,眼下的傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為,如果我們繼續(xù)推進(jìn)、繼續(xù)投入,那么這些缺點(diǎn)就會被克服。比如說,從上世紀(jì)80年代到2000年代,我們知道如...
2018-03-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4135 0
通過簡單的「圖像旋轉(zhuǎn)」預(yù)測便可為圖像特征學(xué)習(xí)提供強(qiáng)大監(jiān)督信號
我們的研究遵循自監(jiān)督范例,并提出,通過訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvNets)識別應(yīng)用于其作為輸入的圖像的幾何變換,從而學(xué)習(xí)圖像表示。更具體地說,首先,我們...
2018-03-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 4434 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多獨(dú)立的神經(jīng)元組成,這些神經(jīng)元以復(fù)雜且反直覺的方式結(jié)合起來,進(jìn)而解決各種具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這種復(fù)雜性賦予了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的功能,但也使其成...
2018-03-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 3755 0
基于深度學(xué)習(xí)的圖像塊型超分辨重建的經(jīng)典論文進(jìn)行關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)分析
基于Per-Pixel Loss的超分辨重建網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)在于直接最小化高清原圖與超分辨重建圖像之間的差異,使得超分辨重建圖像逐步逼近原圖的清晰效果。但Per...
2018-03-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 6448 0
到底該選擇TensorFlow還是Keras深度學(xué)習(xí)框架選型指南
Keras的開發(fā)設(shè)計(jì)注重用戶友好,因而某種意義上它更加pythonic。模塊化是Keras的另一個優(yōu)雅的設(shè)計(jì)指導(dǎo)原則。Keras中的任何東西都可以表示為...
2018-03-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 7549 0
基于安全多方計(jì)算協(xié)議實(shí)現(xiàn)私密深度學(xué)習(xí)模型
運(yùn)算將在一個有限域上進(jìn)行,因此我們首先需要決定如何將有理數(shù)r表示為域元素,即取自0, 1, ..., Q-1的整數(shù)x(Q為質(zhì)數(shù))。我們將采用典型的做法,...
2018-03-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 9921 0
比谷歌快46倍!GPU助力IBM Snap ML,40億樣本訓(xùn)練模型僅需91.5秒
在為這樣的大規(guī)模應(yīng)用部署GPU加速時,出現(xiàn)了一個主要的技術(shù)挑戰(zhàn):訓(xùn)練數(shù)據(jù)太大而無法存儲在GPU上可用的存儲器中。因此,在訓(xùn)練期間,需要有選擇地處理數(shù)據(jù)并...
2018-03-26 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU 4654 0
用TensorFlow寫個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
這次就用TensorFlow寫個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寫的很簡單,就三種層,輸入層--隱藏層----輸出層;
2018-03-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 5311 0
三種回歸算法及其優(yōu)缺點(diǎn),將會為我們理解和選擇算法提供很好的幫助
在這一簡單的模型中,單變量線性回歸的任務(wù)是建立起單個輸入的獨(dú)立變量與因變量之間的線性關(guān)系;而多變量回歸則意味著要建立多個獨(dú)立輸入變量與輸出變量之間的關(guān)系。
2018-03-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5萬 0
深度學(xué)習(xí)模型介紹,Attention機(jī)制和其它改進(jìn)
上述模型對于每個實(shí)體對只選用一個句子進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測,損失了大量的來自其它正確標(biāo)注句子的信息。為了在濾除wrong label case的同時,能更有效地...
2018-03-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.9萬 0
MIT的研究人員研發(fā)了一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),稱為Transparency by Design
一個VQA模型必須具備推理圖片中復(fù)雜場景的能力,例如,要回答“大金屬球右邊的正方體是什么顏色?”這個問題,模型必須先判斷哪個球體是最大的,而且還是金屬的...
2018-03-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MIT 3970 0
利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能(AI)訓(xùn)練技術(shù)翻譯文本
從歷史上看,曾經(jīng)主流的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在行業(yè)中應(yīng)用是統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯 (SMT)。SMT 使用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)分析,從一句話中上下文的幾個詞中來估計(jì)最佳可能的翻譯。S...
2018-03-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI人工智能 7688 0
用進(jìn)化算法發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
綜上所述,盡管我們通過簡單的初始架構(gòu)和直觀的突變來最小化處理研究人員的參與,但大量專家知識進(jìn)入了構(gòu)建這些架構(gòu)的構(gòu)建塊之中。其中一些包括重要的發(fā)明,如卷積...
2018-03-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 5296 0
一種改進(jìn)的前饋序列記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
最早提出的FSMN的模型結(jié)構(gòu)如圖1(a)所示,其本質(zhì)上是一個前饋全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過在隱層旁添加一些記憶模塊(memory block)來對周邊的上下文...
2018-03-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別 7392 0
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