• 深度|Google Brain研究工程师:为什么随机性对于深度...

    如果你是一个刚刚入门的新手,那么你有可能会觉得一大堆技术被随意的一股脑的在了训练神经网络上,例如dropout正则化、扩增梯度噪声、异步随机下降。那这些技术有什么相同的呢?答案是他们都利用了随机性!随机性是...
    文章 2017-05-02 2032浏览量
  • 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    神经网络有个很关键的特征,它的学习过程是迭代的。也就是说,在学习期间,处理数据的过程会不断重复,而且为了准确预测输入值的分类,每次都会调整和输入数据有关的权重。神经网络的优点,在于他们对很乱的数据的...
    文章 2018-01-01 1118浏览量
  • 9行Python代码搭建神经网络来掌握一些基本概念

    首先神经网络给自己赋予随机的权重值,然后训练集训练自己,最后去思考新的形势[1 0 0]并预测了0.99993704,这与正确答案非常接近。传统的计算机程序无法学习,神经网络的最大魅力就在于学习能力,可以自主适应新...
    文章 2018-07-10 37921浏览量
  • 深度|卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同?

    整个神经网络有一个损失函数,我们为神经网络开发的所有贴士和技巧,仍然适用于卷积神经网络。那么,卷积神经网络是怎么不同于神经网络的呢?卷积神经网络运行过量 这是什么意思?1.一个 RGB 图像的例子(称它为...
    文章 2017-05-02 1754浏览量
  • 使用神经网络+遗传算法玩转Flappy Bird|教程

    使用随机神经网络创建10个初始的小鸟(种群) 让小鸟使用他们自己的神经网络,同时起飞玩游戏 对于每个小鸟,计算适应度函数来衡量飞行质量 当所有小鸟死亡时,使用遗传算子把当前种群评估到下一代 重复步骤2 适应度...
    文章 2018-01-08 923浏览量
  • 第6章 多层感知器入门

    第6章 多层感知器入门 神经网络很神奇,但是一开始学起来很痛苦,涉及大量术语和算法。本章主要介绍多层感知器的术语和使用方法。本章将: 介绍神经网络的神经元、...神经网络分层,用随机梯度下降训练 应该预处理数据
    文章 2018-05-31 1783浏览量
  • CNN超参数优化和可视化技巧详解

    什么用卷积神经网络?首先,我们想要计算机具有什么能力呢?当我们看到一只猫跳上窗台或在沙发上睡觉时,我们的潜意识会认出它是一只猫。我们希望计算机也能完成这项任务,即将图像输入后,找出其独有的特征,最终...
    文章 2018-01-09 2143浏览量
  • 什么深度学习?

    Founda’ons and Challenges of Deep Learning pdf(这里也视频)中提到的 distributed representations 和 compositionality 两点就是神经网络和深层神经网络高效的原因(若时间,强烈建议看完演讲再看该文)。...
    文章 2017-08-01 3827浏览量
  • 如何为你的回归问题选择最合适的机器学习算法?

    由于神经网络有很多层(所以就有很多参数),同时是非线性的,它们能高效地对复杂的非线性关系进行建模。通常我们不用担心神经网络中的数据,它们在学习任何特征向量关系时都很灵活。研究表明,单单增加神经网络的...
    文章 2018-09-10 2179浏览量
  • 深度学习每次得到的结果都不一样,怎么办?

    神经网络算法利用了随机性,比如初始化随机权重,因此同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。初学者可能会有些懵圈,因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习,...
    文章 2017-08-03 4225浏览量
  • 卷积神经网络的最佳解释!

    那么,卷积神经网络与神经网络有什么不同呢?和神经网络输入不同,这里的输入是一个多通道图像(在这种情况下是3通道,如RGB)。在我们深入之前,让我们先了解一下卷积的含义。卷积 我们5*5*3的滤波器滑过整个图像...
    文章 2018-08-13 2135浏览量
  • 英国伯明翰大学首席教授姚新:人工智能研究应从三个...

    就是我给你一些二进制的位,就是0101位,假定给你8个输入,每一个输入都是二进制位,人工神经网络想学习的输送,就是你告诉我基偶性什么东西,假如我给你八个,这里面四个一,你给我输0,基数的0你输出一个...
    文章 2017-09-06 881浏览量
  • 英国伯明翰大学首席教授姚新:人工智能研究应从三个...

    就是我给你一些二进制的位,就是0101位,假定给你8个输入,每一个输入都是二进制位,人工神经网络想学习的输送,就是你告诉我基偶性什么东西,假如我给你八个,这里面四个一,你给我输0,基数的0你输出一个...
    文章 2017-08-02 1679浏览量
  • 吴恩达深度学习课程笔记-Classes 1

    什么用逻辑回归而不是线性回归,因为线性回归wx+b的输出值比1大,或者是比 0小,无法比较输出类别的概率大小,因此使用sigmoid函数对其进行非线性激活,将范围变为0-1之间 2.4 逻辑函数的损失函数 损失函数:用来...
    文章 2020-04-07 1086浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——迎接深度学习的“大”挑战...

    具体来讲,卷积神经网络有三个特点: 如果我们把卷积操作和Pooling操作级联在一起,不断循环往复地构建网络结构,这就会形成深层的卷积神经网络。给大家看一个例子,LeNet,它在输入图像的基础上,进行了多次卷积和...
    文章 2017-09-01 1083浏览量
  • 谷歌大脑开源TensorFuzz,自动Debug神经网络

    具体来说,这项工作以下贡献:我们对神经网络引入了CGF的概念,并描述了如何快速近似最近邻算法(fast approximate nearest neighbors algorithms)以通用的方式检查覆盖率。我们开源了一个名为TensorFuzz的CGF...
    文章 2018-08-02 1408浏览量
  • 辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题...

    4多个神经元堆叠在一起构成了神经网络,我们举一个例子,用神经网络模拟同或门(XNOR)。你可以看见最后一个神经元两个输入。所有神经元的激活函数是: 假设X1是0,X2是1,神经网络的输出是什么?0 1 答案:(A) ...
    文章 2017-05-23 3038浏览量
  • 机器学习中用来防止过拟合的方法哪些?

    既然训练复杂神经网络比较慢,那我们就可以只使用简单的神经网络(层数、神经元数限制等)。通过训练一系列简单的神经网络,加权平均其输出。3.3 Dropout 这是一个很高效的方法。在训练时,每次随机(如 50%概率)...
    文章 2017-08-02 1372浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——神经环路研究最新进展及对类...

    我想分这两个方面简单介绍一下神经科学的进展,这也是先从局部神经网络说起,也是我2005年那篇文章里的工作,我们从4个神经元里研究它们的连接强度。我们发现,如果4个神经元的小组分成几个2个或者3个的小组,发现2...
    文章 2017-09-01 1569浏览量
  • 使用神经网络和遗传算法玩转 Flappy Bird

    用随机神经网络创建10个单元(小鸟)的初始鸟群 让所有的单元同时使用自己的神经网络进行游戏。对于每个单元,计算其适应度函数来衡量其质量(详情请参阅下面的“适应度函数”章节) 当所有的单元都死亡时,使用遗传...
    文章 2017-08-21 7778浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    你的神经网络有多少层、每一层有多少个神经元、神经元之间是怎么链接的,这些因素共同定义了一个神经网络的架构。第一层叫做输入层,包含两个神经元。这一层的神经元并不是我之前所说的神经元,从某种意义而言,它并...
    文章 2017-12-18 3014浏览量
  • 神经网络权重初始化问题

    之前看Andrew大神的视频介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题,其真正深层次的含义没有弄明白,所以结合一些资料(cs231n课程)希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。...
    文章 2017-09-01 864浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常意义的事。为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们...
    文章 2020-09-18 1309浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常意义的事。为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们...
    文章 2020-09-06 1683浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常意义的事。为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示为向量,把权重表示为矩阵,把误差表示为向量,那么我们...
    文章 2020-08-10 277浏览量
  • 干货分享|云脑科技核心算法工程师详解时间序列(附PPT...

    RNN内部状态从左边流到右边只有一根线,也就是说只有一个\一组状态会被传到下一步,LSTM实际上是两根线在传,最上面的一根叫做长期记忆,这条线没有加很多非线性的东西,之前在神经网络上学到的东西在这一步很容易...
    文章 2018-01-01 1359浏览量
  • 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    不论你之前对神经网络有多少了解,都希望你能愉快的看完这篇文章并学到一点知识。现在我们开始吧!神经网络的动机 没有训练过的神经网络就像刚出生的婴儿:他们对于世界还一无所知(就白板理论而言),只有通过与...
    文章 2019-08-28 1788浏览量
  • 深度学习来解析梦境中出现的物体

    夹点私货,用里面的数据来说下视觉皮层和卷积神经网络底层的相似性,也算是解释了为什么用卷积神经网络的效果要更好。最后我个人从一个认知神经科学研究生和一个机器学习初学者的角度来分析下这个工作。前三点,对应...
    文章 2017-10-27 1221浏览量
  • 吴恩达《深度学习》第一门课(3)浅层神经网络

    (1)神经网络各层分别较输入层、掩藏层和输出层,其中说一个网络有几层时一般不包括输入层,如下图是一个两层的网络: (2)a[0]chang也常用来表示输入特征,a[1]b表示第一层的输出,如第一层(不算输入层)有四个...
    文章 2018-07-09 1387浏览量
  • IBM使用相变存储创建了用于认知计算的人造神经

    神经网络中计算和存储是共处一处的,无需构建逻辑与内存间的通信,仅需适当地建立不同神经元间的连接。这也是我们认为我们的方法之所以将会更加高效的主要原因,对于大规模数据处理尤其如此。该技术在大数据和机器...
    文章 2017-07-03 1410浏览量
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