• 深度|卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同?

    这是什么意思?1.一个 RGB 图像的例子(称它为『输入图像』) 在神经网络中,输入是一个向量,但是在卷积神经网络中,输入是一个多通道图像(这个例子中的图像有 3 个通道)。卷积 2.用滤波器来卷积图像 我们用了...
    文章 2017-05-02 1752浏览量
  • 搞自动驾驶汽车很复杂?其实一个浏览器就行(讲解、...

    上面那个视频是一个2D环境下的无人驾驶系统,在神经网络的驱动下,小车学会如何自动驾驶。这些小车以速度为奖励,来判断当前应该采取怎样的行动。这个项目的Demo在此,你可以在系统中用鼠标设置新的障碍物,小车可以...
    文章 2018-03-14 866浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    作者会解释什么是损失函数,以及「训练」神经网络或者任何其他的机器学习模型到底意味着什么。作者的解释并不是一个关于神经网络全面而深度的介绍,事实上,作者希望我们读者已经对这些相关的概念早已了然于心。如果...
    文章 2017-12-18 3012浏览量
  • 神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

    一部分方法是为了确切地说明所报告的训练错误是什么意思。可视化应用于训练集的网络的结果——你的网络的结果与实践中的ground truth 相比较如何?你可能会在训练期间将错误从100降到1,但是如果1的错误仍然是不可...
    文章 2017-09-07 14593浏览量
  • 神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

    一部分方法是为了确切地说明所报告的训练错误是什么意思。可视化应用于训练集的网络的结果——你的网络的结果与实践中的ground truth 相比较如何?你可能会在训练期间将错误从100降到1,但是如果1的错误仍然是不可...
    文章 2017-08-01 1675浏览量
  • 为你的回归问题选择最佳的机器学习算法

    神经网络使用随机梯度下降(SGD)和反向传播算法(均显示在上面的GIF中)进行训练。优点: 由于神经网络可以具有非线性的许多层(从而具有参数),所以它们在处理高度复杂的非线性关系时非常有效。我们通常不必担心...
    文章 2018-03-25 2106浏览量
  • 【深度学习】Dropout原理以及代码实现

    这样就会导致神经网络很容易过拟合&xff0c;过拟合的模型几乎是不能用于实践中的&xff0c;因为拟合的数据与测试数据不一致&xff0c;导致模型的泛化性能较低。由于这个问题&xff0c;现在有很多解决办法&xff0c;比如使用集成...
    文章 2023-01-19 11浏览量
  • 独家|一文读懂人工神经网络学习原理

    神经网络随机初始化权重 我们将第一组输入值发送给神经网络,使其传播通过网络并得到输出值。我们将输出值和期望的输出值进行比较,并使用成本函数计算误差。我们将误差传播回网络,并根据这些信息设置权重。...
    文章 2018-02-06 3215浏览量
  • TensorFlow上手要点都总结在这儿了,你还有理由偷懒吗...

    其中“数据流图”是什么意思?这是个很酷的东西。在正式回答之前,我们先谈谈一个简单神经网络的结构。神经网络基础 一个简单神经网络由输入层(input units)、隐层(hidden units)、阈值(bias unit)、输出层...
    文章 2017-08-02 1639浏览量
  • 教机器去感受:表情符号&深度学习

    那么我们这里说的训练是什么意思呢?在训练前,初始化一个神经网络;输入一些或多或少的随机值;本质上是从清洁状态开始。句子被随机映射到语义空间,其中,表情符号是随机分散的。要训练一个神经网络,我们定义一个...
    文章 2017-08-01 1006浏览量
  • 【动手学计算机视觉】第十四讲:正则化之Dropout

    前言在前几讲里已经介绍了卷积神经网络中常用的一些单元&xff0c;例如&xff0c;卷积层池化层填充激活函数批量归一化本文会介绍最后一个卷积神经网络中常用的单元Dropout&xff0c;可以称之为“丢弃法”&xff0c;或者“随机失...
    文章 2022-03-09 106浏览量
  • 吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记(3)-超参数调试...

    什么意思呢&xff1f;例如对于超参数#layers和#hidden units&xff0c;都是正整数&xff0c;是可以进行均匀随机采样的&xff0c;即超参数每次变化的尺度都是一致的&xff08;如每次变化为1&xff0c;犹如一个刻度尺一样&xff0c;刻度是...
    文章 2021-12-17 60浏览量
  • 史上最好记的神经网络结构速记表(上)

    本文讲的是史上最好记的神经网络结构速记表(上), 新的神经网络结构不断涌现,我们很难一一掌握。哪怕一开始只是记住所有的简称(DCIGN,BiLSTM,DCGAN),也会让同学们吃不消。所以我决定写篇文章归纳归纳,各种...
    文章 2017-10-24 1051浏览量
  • 机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别...

    人工神经网络中的神经元通常不是彼此随机连接的,大多数时候是分层排列的: 人工神经网络具有隐藏层和输出层2个层。输入并不被当作一层,因为它只是将数据(不转换它)馈送到第一个合适的层。wikimedia 输入图像的...
    文章 2017-08-01 2523浏览量
  • 深度学习与CV教程(7)|神经网络训练技巧(下)

    1.2 随机梯度下降(SGD)这里的随机梯度下降(stochastic gradient descent)其实和之前介绍的MBGD(minibatch gradient descent)是一个意思,即每次迭代随机抽取一批样本 及,以此来反向传播计算出梯度,然后向负...
    文章 2022-06-01 572浏览量
  • 人工智能:通俗易懂理解深度学习与神经网络

    以及什么是人工神经网络、卷积神经网络等。无需技术背景也可以有一个比较全面清晰的认识。同时也介绍一下TensorFlow、Caffe、Pytorch等深度学习框架和目前工业界深度学习应用比较广的领域。1.人工智能、机器学习、...
    文章 2023-01-18 7浏览量
  • CV学习笔记-推理和训练

    一个初始神经网络通过不断的优化自身参数&xff0c;来让自己变得准确。这整个过程就称之为训练&xff08;Training&xff09;推理&xff08;Inference&xff09;xff1a;你训练好了一个模型&xff0c;在训练数据集中表现良好&xff0c;但是...
    文章 2023-01-16 50浏览量
  • 如何深度理解RNN?——看图就好!

    这很模糊,即使是人类也很难辨认这到底是什么意思。因此,无法在较早的时间步骤上学习会导致网络具有短期记忆。LSTM和GRU RNN会受到短期记忆的影响,那么我们如何应对呢?为了减轻短期记忆的影响,研究者们创建了两...
    文章 2018-09-22 4197浏览量
  • 神经网络的核心驱动力-损失函数介绍

    我们知道神经网络是由很多神经元组成的多层网络结构&xff0c;我们的最终目标是找到各层合适的权重参数w使得最终的输出结果能够与实际结果更加接近。那神经网络的这些权重参数是如何的得到的呢&xff1f;其实主要就是靠...
    文章 2022-12-07 10浏览量
  • 用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    什么意思呢?比如,你是一个国际象棋新手。你第一次玩国际象棋时使用的是一些初级的策略,比如向前移动棋子,一逮住机会就吃掉对方的兵。当你继续学习这些行为并为吃掉对方的兵感到高兴时,这些走法就相当于你当前的...
    文章 2017-10-10 4317浏览量
  • 独家|一文读懂复杂网络(应用、模型和研究历史)

    复杂网络与生物体的新陈代谢系统、大脑神经网络相结合;复杂网络与生物传染病相结合、在流行病传播与免疫控制方面的研究;复杂网络上的博弈;复杂网络在交通网络与社会经济中的应用;复杂网络在通信网络中的应用;...
    文章 2017-11-03 26319浏览量
  • 一文简述循环神经网络

    什么是循环神经网络(RNN)?它们如何运行?可以用在哪里呢?本文试图回答上述这些问题,还展示了一个 RNN 实现 demo,你可以根据自己的需要进行扩展。基础知识。Python、CNN 知识是必备的。了解 CNN 的相关知识,是...
    文章 2018-07-24 4279浏览量
  • 通俗讲解深度学习和神经网络

    那么在深度学习里面我们使用的是什么样的神经网络&xff0c;这个”深度“到底指的是什么&xff1f;其实就是如下图所示的&xff0c;输入层和输出层之间加更多的”Hidden Layer“隐藏层&xff0c;加的越多越”深。最早的MP神经网络...
    文章 2022-06-07 128浏览量
  • 无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程

    神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。也许有人会说使用pytorch或者...
    文章 2022-12-08 34浏览量
  • ANN|学习笔记(二)

    这样的神经网络结构才是真正的神经网络&xff0c;最早的神经元是理解神经网络的基础。单层感知器模型是最简单的神经网络。进一步发展为三层的神经网络结构。中间哪怕只有一层隐藏层&xff0c;那也增加了很强大的功能。隐藏...
    文章 2022-11-23 32浏览量
  • 第16章 Keras使用Dropout正则化防止过拟合

    神经网络的所谓“学习”是指,让各个神经元的权重符合需要的特性。不同的神经元组合后可以分辨数据的某个特征。每个神经元的邻居会依赖邻居的行为组成的特征,如果过度依赖,就会造成过拟合。如果每次随机拿走一部分...
    文章 2018-06-05 2886浏览量
  • 零基础入门深度学习(四):循环神经网络

    影响的,这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。双向循环神经网络 对于语言模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,比如下面这句话: 我的手机坏了,我打算_一部新手机。可以想象,如果我们只...
    文章 2017-05-02 2592浏览量
  • 深度学习综述

    直到20世纪80年代,使用简单的随机梯度下降来训练多层神经网络,这种糟糕的情况才有所改变。只要网络的输入和内部权值之间的函数相对平滑,使用梯度下降就凑效,梯度下降方法是在70年代到80年代期间由不同的研究团队...
    文章 2018-07-04 4170浏览量
  • 认知推理:从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的...

    什么现在大家觉得图神经网络火得不行?好像所有的人都在研究图神经网络?也有些人说这个东西是简单地把某些东西用在另一个数据集上?其实机器学习所有的发展历史都有这样一个过程,它最早期都是从一个简单的单样本...
    文章 2020-04-14 1487浏览量
  • 如何调试神经网络(深度神经网络)?

    要了解这是什么意思,我推荐ipython notebook打开现有网络的权值。花一些时间来熟悉在标准数据集(如ImageNet或Penn Tree Bank)上训练的成熟网络中的组件的权值直方图应该是什么样子。神经网络不是对输入的尺度不...
    文章 2017-08-01 1199浏览量
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