• 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    但是神经网络是?有用?这篇文章和大家唠唠,是神经网络,对于初学者来说主要有哪些挑战,以及介绍几种经典的神经网络类型,和相关行业应用。神经网络的工作原理 基本上,神经网络是由一层一层的不同的计算...
    文章 2018-01-01 1115浏览量
  • 神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机...

    神经网络是啥 神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元。上图展示了一个全连接(full connected,FC)神经网络,通过观察上面的图,我们可以发现它的规则包括: 神经元按照层来布局。最左边的层叫做输入层,...
    文章 2017-11-09 1570浏览量
  • 神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机...

    神经网络是啥 神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元。上图展示了一个全连接(full connected,FC)神经网络,通过观察上面的图,我们可以发现它的规则包括: 神经元按照层来布局。最左边的层叫做输入层,...
    文章 2017-11-09 1031浏览量
  • 神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机...

    神经网络是啥 神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元。上图展示了一个全连接(full connected,FC)神经网络,通过观察上面的图,我们可以发现它的规则包括: 神经元按照层来布局。最左边的层叫做输入层,...
    文章 2017-11-08 1076浏览量
  • 简单理解dropout

    dropout是CNN(卷积神经网络)中的一个trick,能防止过拟合。关于dropout的详细内容,还是看论文原文好了: Hinton,G.E.,et al.(2012)."Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature ...
    文章 2016-10-18 909浏览量
  • 用深度学习每次得到的结果都不一样,怎么办?

    神经网络是有意设计成随机的,固定随机源可以使结果可复现。你可以为NumPy和TensorFlow的随机数生成器设置种子点,这将使大多数的Keras代码100%的可重复使用。在有些情况下存在另外的随机源,并且你知道如何找出他们...
    文章 2017-08-03 4206浏览量
  • 一文看尽深度学习RNN:为就它适合语音识别、NLP与...

    结构递归神经网络是递归网络的线性架构变体。结构递归可以促进分级特征空间中的分枝,并且使得网络架构可以模仿这个进行训练。训练过程通过子梯度方法的梯度下降实现。这在R.Socher等人,Paralsing Natural Scenes ...
    文章 2017-09-01 1425浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    在开始训练神经网络的时候,要对权值进行随机初始化。显然,初始化的参数并不会得到很好的结果。在训练的过程中,我们想以一个很糟糕的神经网络开始,得到一个具有高准确率的网络。此外,我们还希望在训练结束的时候...
    文章 2017-12-18 3012浏览量
  • 深度学习笔记5:正则化与dropout

    因为 dropout 可以随时随机的丢弃任何一个神经元,神经网络的训练结果不会依赖于任何一个输入特征,每一个神经元都以这种方式进行传播,并为神经元的所有输入增加一点权重,dropout 通过传播所有权重产生类似于 L2 ...
    文章 2018-09-04 2968浏览量
  • 图像风格迁移(Neural Style)简史

    这里我们就不介绍神经网络(Neural Network)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network)具体怎么工作的了,如果对于神经网络具体怎么工作不了解的话,相信网上已经有很多很多相关的介绍和教程,有兴趣的可以去了解...
    文章 2018-01-08 1223浏览量
  • 图像风格迁移(Neural Style)简史

    这里我们就不介绍神经网络(Neural Network)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network)具体怎么工作的了,如果对于神经网络具体怎么工作不了解的话,相信网上已经有很多很多相关的介绍和教程,有兴趣的可以去了解...
    文章 2017-08-02 1813浏览量
  • 一个java工程师眼里的人工智能

    G.E.Hinton和T.J.Sejnowski借助统计物理学的概念和方法提出了一种随机神经网络模型—玻尔兹曼(Blotzmann)机。1986年,贝尔实验室宣布制成神经网络芯片不久,美国的David.E.Rnmelhart和James L.McCelland及其领导的...
    文章 2017-04-28 17188浏览量
  • 零基础入门深度学习(四):循环神经网络

    循环神经网络是啥 循环神经网络种类繁多,我们先从最简单的基本循环神经网络开始吧。基本循环神经网络 下图是一个简单的循环神经网络如,它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成: 纳尼?相信第一次看到这个玩意的...
    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
  • Nature重磅:人工智能从0到1,无师自通完爆阿法狗100-0...

    Jim Burke教授,一个五年前退休的IEEE Life Fellow,曾经讲过那个年代的故事:去开电力系统的学术会议,每讨论一个工程问题,不管是啥,总会有一帮人说这可以用神经网络解决,当然最后也就不了了之了。简单的说是...
    文章 2017-10-19 1502浏览量
  • 零基础入门深度学习(3)-神经网络和反向传播算法

    神经网络是啥 神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元。上图展示了一个全连接(full connected,FC)神经网络,通过观察上面的图,我们可以发现它的规则包括: 神经元按照层来布局。最左边的层叫做输入层,...
    文章 2017-01-24 5501浏览量
  • 【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重...

    前文提到,对于相对复杂的前馈神经网络,其各个神经元之间的链接权值和其内部的阈值,是整个神经网络的灵魂所在,它需要通过反复训练,方可得到合适的值。而训练的抓手,就是实际输出值和预期输出值之间存在着“落差...
    文章 2017-08-07 2643浏览量
  • 深度学习盛会ICLR2017最佳论文都是啥?雷锋网带你5min...

    作者在论文中阐述了深度神经网络拟合随机标签数据的能力,并给出了非常不错的实验结果。调查不仅合理,且有启发和激励意义。作者提出1. 一个理论实例,说明一个具有足够规模参数的简单浅层网络能够产生完美的有限...
    文章 2017-08-01 1312浏览量
  • 干货|模型表现不好怎么办?37条妙计助你扭转局势

    你的神经网络已经跑了12个小时训练,看上去一切都很完美:梯度运转良好,损失也在降低。但是做预测的时候却一团糟:所有都是0,什么也监测不到。“我哪一步做错了呢?你迷茫地问你的电脑,而电脑却笑而不语。如果你...
    文章 2017-08-01 1121浏览量
  • 零基础入门深度学习(5)-循环神经网络

    循环神经网络是啥 循环神经网络种类繁多,我们先从最简单的基本循环神经网络开始吧。基本循环神经网络 下图是一个简单的循环神经网络如,它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成: 纳尼?相信第一次看到这个玩意的...
    文章 2017-01-24 5015浏览量
  • 深度学习中的Normalization模型(附实例&公式)

    全连接层形式上与前向神经网络是一样的,所以可以采取前向神经网络中的BatchNorm方式,而下采样层本身不带参数所以可以忽略,所以CNN中主要关注卷积层如何计算BatchNorm。图7.CNN中的卷积核 CNN中的某个卷积层由m个...
    文章 2019-08-27 965浏览量
  • 《DeepLearning.ai》第三课:浅层神经网络(Shallow ...

    2.最常用的是ReLU函数为何需要非线性激活函数如果使用线性激活函数,则神经网络只是把输入线性组合再输出,这样的话隐藏层就没用了。可以使用线性激活函数的地方:输出层(但这玩意也不常用!3.8 激活函数的导数...
    文章 2021-09-04 671浏览量
  • 深度学习—大厂笔试题(下)

    神经网络是对大脑的简单的数学表达。xff08;2&xff09;每一个神经元都有输入、处理函数和输出。xff08;3&xff09;神经元组合起来形成了网络&xff0c;可以拟合任何函数。xff08;4&xff09;为了得到最佳的神经网络&xff0c;我们用...
    文章 2022-06-10 308浏览量
  • 想挑战AlphaGO吗?先和PostgreSQL玩一玩?...

    我们知道神经网络是要通过数据来训练(学习)的,所以如果先要通过具有相关性的标签化的数据训练网络,那么这部分数据就是通过人的监督来筛选的,比如我们构建的简单的识别水果的神经网络,就是先把苹果和香蕉的数据...
    文章 2017-01-08 6628浏览量
  • 零基础入门深度学习:感应器、线性单元和梯度下降

    隐藏层比较多(大于2)的神经网络叫做深度神经网络。而深度学习,就是使用深层架构(比如,深度神经网络)的机器学习方法。那么深层网络和浅层网络相比有什么优势呢?简单来说深层网络能够表达力更强。事实上,一个...
    文章 2017-05-02 1279浏览量
  • 用PyTorch创建一个图像分类器?So easy!...

    在第一部分中,我们知道了为什么以及如何加载预先训练好的神经网络,我们可以用自己的分类器代替已有神经网络的分类器。那么,在这篇文章中,我们将学习如何训练分类器。训练分类器 首先,我们需要为分类器提供待...
    文章 2018-12-17 1955浏览量
  • cs224w(图机器学习)2021冬季课程学习笔记15 ...

    本文会介绍使用神经网络解决subgraph matching问题的方法。以下图分子式为例&xff1a;含有羧基&xff08;subgraph&xff09;的分子&xff08;graph&xff09;是羧酸&xff08;group&xff09;2.Subgraph and Motifs2.1 Defining ...
    文章 2022-10-21 63浏览量
  • 【学习记录】《DeepLearning.ai》第五课 深度学习的...

    对于神经网络的每一层来说,根据每层的过拟合程度大小来选择合适的keep-prob,如果过拟合程度较大,则选择较小的keep-prob,相反则选择较大的。1.8 其他正则化方法1.数据扩增如对原始图像进行旋转,放大,裁剪等操作...
    文章 2021-09-05 675浏览量
  • 世界人工智能发展究竟到了什么水平?

    这个新名目又是啥意思呢?不得不承认,“深度学习”是一个带有迷惑性的名目,因为它会诱使很多外行认为人工智能系统已经可以像人类那样“深度地”理解自己的学习内容了。但真实情况是:按照人类的“理解”标准,这样...
    文章 2020-07-29 2037浏览量
  • 【深度学习卡住了】技术缺陷根本无法解决,算法领域...

    依赖易于理解的随机森林,而不是完全不透明的深度神经网络。简而言之,gcForest(多粒度级联森林)是一种决策树集成方法,深度网络的级联结构保留下来,但不透明的边缘和节点神经元被与完全随机的树森林配对的随机...
    文章 2018-03-26 2297浏览量
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