• 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 2016-10-18 910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 3014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 4180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 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 2594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 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 5020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 73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 2038浏览量
  • 手把手丨输验证码输到崩溃?教你15分钟黑掉全球最流行...

    虽然我们将会在Keras中编码,但Keras自己实际上并不会执行神经网络的逻辑,而是背地里把所有的脏活累活都丢给谷歌的TensorFlow机器学习库去处理。好了,说完工具,让我们回到挑战本身吧。创建数据集 为了训练机器...
    文章 2018-01-02 6206浏览量
  • 深度学习模型训练痛点及解决方法

    0时,relu的梯度为1(梯度还不懂是啥意思的同学最好翻下数学书,梯度简单理解就是偏导数),故相比sigmod这种x稍微远离0,梯度就会大幅减小的函数,不会使得梯度缩小,从而引发多层传播后的梯度弥散问题。...
    文章 2018-05-31 7845浏览量
  • 十分钟看懂图像语义分割技术

    深度学习是机器学习的一个分支,主要指深度神经网络算法,深度神经网络比普通神经网络层次更多,能够更好地捕捉数据中的深层次关系,得到的模型较为准确,主要用来进行特征学习。先别急着晕,我们先来看看神经网络是...
    文章 2017-08-02 3054浏览量
  • Transformer模型详解

    退化的意思就是深度神经网络通过增加网络的层数&xff0c;Loss逐渐减小&xff0c;然后趋于稳定达到饱和&xff0c;然后再继续增加网络层数&xff0c;Loss反而增大。可能看到这里&xff0c;小朋友你一定有很多问号&xff1f;xff1f;xff1f;...
    文章 2022-10-19 119浏览量
  • 最简单易懂的GAN(生成对抗网络)教程:从理论到实践...

    其次是生成模型,生成模型要做什么呢,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是一个图像,不再是一个数值而已。从图中可以看到,会存在两个数据集,一个是真实数据集,这好说,另一个是假的...
    文章 2017-08-02 2891浏览量
  • 不是你无法入门自然语言处理(NLP),而是你没找到...

    基于神经网络的分布表示又称为词向量、词嵌入,神经网络词向量模型与其它分布表示方法一样,均基于分布假说,核心依然是上下文的表示以及上下文与目标词之间的关系的建模。前面提到过,为了选择一种模型刻画某个词...
    文章 2017-08-02 1595浏览量
  • 机器学习玩转Flappy Bird全书:六大“流派”从原理到...

    这里所谓DQN(Deep Q-Network),是一个卷积神经网络,用Q-Learning的变量训练,其输入是原始像素,其输出是估计未来奖励的价值函数。安装环境 Python 2.7或3 TensorFlow 0.7 pygame OpenCV-Python 如何运行?git ...
    文章 2018-01-08 3164浏览量
  • 看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割(下)

    表2表明,通过所有conv1到upscore的层时,神经网络的输出被18个像素根据输入做了相应移动。最后一个分割模型中的技巧,是一个修剪网络输出、移除每个边界上额外的18像素的层。这很容易在Caffe 的 Crop layer 中实现,...
    文章 2017-08-02 1943浏览量
  • 最简单的LSTM讲解,多图展示,源码实践,建议收藏

    只有两个sigmod 和tanh神经网络层tanh神经网络层输入的数值会被保留在[-1,1]的区间内&xff0c;sigmod神经网络层输入的数据都会被转换为&xff08;0,1&xff09;的区间内3.3 遗忘门遗忘门是负责遗忘记忆单元Ht-1 中多少记忆...
    文章 2022-06-08 335浏览量
  • Re2:读论文 CS-GNN Measuring and Improving the Use...

    【AI TIME PhD ICLR】-度量和改进图信息在图神经网络中的使用-侯逸帆_哔哩哔哩_bilibili2.4 smoothness metrics衡量图中相邻节点某些指标&xff08;本文中是feature和label&xff09;之间的相似程度。越大说明越不相似。...
    文章 2022-10-21 42浏览量
  • 一文讲解各种机器学习算法选型思路

    神经网络从没人考虑&xff0c;到现在已经开始独领风骚&xff0c;各个领域&xff0c;各个场景&xff0c;NN都变得不可或缺。我们把这一些算法分分类&xff0c;大体可以分为有监督和无监督。大部分回答也是集中在有监督的选型上&xff0c;...
    文章 2022-06-07 82浏览量
  • Evolutionary Algorithm(EA)进化算法初探

    CVRPTW 就是指带限制条件和时间窗口约束的车辆路径规划问题,而加入了时间窗口的约束条件后,优化目标已不再是简单的凹凸函数,这就意味着不能使用梯度下降、牛顿法等确定函数方法求解该问题(决策树、神经网络统统...
    文章 2019-11-09 3495浏览量
  • 你的英语为学不好?跟机器翻译比比看

    可是不管怎么努力,机器翻译出来的内容拿给正常人,谁也看不懂啥意思。这种翻译方法,最符合人类的直觉。我们的外语课,很不幸,至今大都是如此教和学的。问题是,现实世界里面人类的语言根本就不只是规则,还包含数...
    文章 2016-08-31 1120浏览量
  • PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列...

    而在图神经网络中,每个batch中的节点之间互相依赖,在计算多层时会导致计算量爆炸,因此引入了图采样的概念。GraphSAGE也是图嵌入算法中的一种。在论文Inductive Representation Learning on Large Graphs 在大图上...
    文章 2022-11-25 110浏览量
  • 提高驾驶技术:用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和...

    从生成式模型的角度,Ian Goodfellow总结过一个和神经网络相关生成式方法的“家谱”[1]: 在这其中,当下最流行的就是GAN和Variational AutoEncoder(VAE),两种方法的一个简明示意如下[3]: 本篇不打算展开讲什么是...
    文章 2018-01-23 1265浏览量
  • pytorch汇总(二)

    Dataloader就是将我们Dataset中的数据加载到我们的神经网络当中去&xff0c;然后Dataloader将从Dataset中取数据&xff0c;至于怎么取如何取将在Dataloader中进行一个参数的设置来决定的下面来看下官网中的描述:首先来看的...
    文章 2022-12-18 27浏览量
  • 【翻译】最近兴起的扩散模型

    p_\theta\left({x}_{t-1} \mid {x}_t\right)=\mathcal{N}\left(\mu_\theta\left({x}_t,t\right),\Sigma_\theta\left({x}_t,t\right)\right)$\mu_\theta\left({x}_t,t\right)$可以用神经网络学出来,$\Sigma_\theta\...
    文章 2022-11-16 112浏览量
  • 从零搭建推荐体系:概述及标签体系搭建(上)

    这图啥意思呢?不用管。但是这两种分法哪种更好呢?从直观上来说,显然右侧好。也就是分割的间隙越大越好,把两个类别的点分得越开越好。就像我们平时判断一个人是男还是女,就是很难出现分错的情况,这就是男、女两个...
    文章 2017-08-01 2682浏览量
  • 量化理解(Google量化白皮书《Quantizing deep ...

    在深度神经网络模型应用中&xff0c;量化是削减模型大小的一种常用方法。实际上就是把高位宽表示的权值和激活值用更低位宽来表示。为什么要削减模型&xff0c;是因为硬件平台的自身性能不理想&xff0c;如计算力低&xff0c;内存...
    文章 2022-11-23 212浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    好在word2vec也算是比较简单的,只是一个简单三层神经网络。在浏览了多位大牛的博客,随笔和笔记后,整理成自己的博文,或者说抄出来自己的博文。二.背景知识 2.1词向量 自然语言处理(NLP)相关任务中,要将自然...
    文章 2020-07-01 453浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    好在word2vec也算是比较简单的,只是一个简单三层神经网络。在浏览了多位大牛的博客,随笔和笔记后,整理成自己的博文,或者说抄出来自己的博文。二.背景知识 2.1词向量 自然语言处理(NLP)相关任务中,要将自然...
    文章 2020-07-01 542浏览量
  • 提高驾驶技术:用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和...

    从生成式模型的角度,Ian Goodfellow总结过一个和神经网络相关生成式方法的“家谱”[1]: 在这其中,当下最流行的就是 GAN 和?Variational?AutoEncoder(VAE),两种方法的一个简明示意如下[3]: 本篇不打算展开讲...
    文章 2017-08-02 3702浏览量
  • 数据科学入门三个月的一些随想

    Anyway,这次重构代码是不错的尝试,而且也让我认识到了这门数据挖掘课和网络上的那些培训课的区别。其实逐步回归在R里面调用现成函数只需要两行代码就能实现了: lm1=lm(formula=lpsa~.,data) step(lm1,direction=...
    文章 2018-09-08 1835浏览量
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