• 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用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 2031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...

    做探索的时候,也是用一个人工的例子,例子就是想,我现在可以做一些人文的生物,就不是真的生物,我来研究一下生物的体态和形状,跟我生物的神经元和神经网络,它之间是什么关系。这里我是用的一个比较简单的例子。...
    文章 2017-09-06 880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...

    做探索的时候,也是用一个人工的例子,例子就是想,我现在可以做一些人文的生物,就不是真的生物,我来研究一下生物的体态和形状,跟我生物的神经元和神经网络,它之间是什么关系。这里我是用的一个比较简单的例子。...
    文章 2017-08-02 1677浏览量
  • 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    循环神经网络可以生成序列。每次处理单组的真实数据序列之后,就预测接下来会发生什么。那这种模型是怎么一步一步搭起来的呢?假设,预测的结果是存在概率分布的话,那么可以反复取各种输入值,产生新的序列。输入...
    文章 2018-01-01 1115浏览量
  • 深度学习:随机值不可思议的有效性

    不仅这些研究团队可以证明他们的神经网络能够学习SGD,而且这种网络的效果比任何人工调试的方法都要好。这两篇发表的文章分别是《Deep Reinforcement Learning for Accelerating the Convergence Rate》和...
    文章 2016-11-27 8624浏览量
  • 使用神经网络和遗传算法玩转 Flappy Bird

    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 7776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...

    再看一个神经网络的应用,给你一个视频,然后产生字幕、或者描述视频中的人物在做什么,基本的结构叫做Encoder/Decoder Architec。下图中左边是Encoder,Encoder去看你的视频,用LSTM串起来,流到右边是 Decoder,...
    文章 2018-01-01 1355浏览量
  • 神经网络算法Batch Normalization的分析与展望|大牛...

    BN的作者引入的可能是为了解决这个问题,但是我觉得可能很难,从的梯度可以看出,这个梯度可能会在一个mini batch内相互抵消,从而变得很小(有兴趣的同学可以做实验看看是不是会比较小)。当然也可能通过在开始初始...
    文章 2017-08-01 1670浏览量
  • 神经网络CNN训练心得-调参经验

    激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要,几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learning rate)很重要,比如一开始可以lr设置为0.01,然后运行到loss不怎么降的时候,...
    文章 2016-08-07 2481浏览量
  • 【BABY夜谈大数据】神经网络

    神经网络可以算是人工智能领域中一个小小的部分,简单来说就是通过一些列函数的串行和并行来拟合一个已经产生了一系列数据(x,y)的黑箱系统。因为神经网络的这种特性,让人很难追溯产生的结果的原因,所以一般很少会...
    文章 2017-07-13 1678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 1568浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——迎接深度学习的“大”挑战...

    理论上,循环神经网络可以展开成无限深的网络,但是这会带来学习的麻烦。实践中,我们通常进行有限深度的展开,也就是所谓的BPTT技术。展开之后就可以把它当成标准的神经网络,用梯度下降的方法来进行参数学习了。...
    文章 2017-09-01 1081浏览量
  • 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    首先,我想让大家理解为什么神经网络被称为神经网络。你可能听说过,这是因为它们模仿神经元的结构,即大脑中的细胞。神经元的结构看起来比神经网络复杂得多,但功能相似。真正的神经元的工作方式涉及到电位的积累,...
    文章 2019-08-28 1782浏览量
  • 神经网络权重初始化问题

    答案参考【知乎:为什么神经网络在考虑梯度下降的时候,网络参数的初始值不能设定为全0,而是要采用随机初始化思想?设想你在爬山,但身处直线形的山谷中,两边是对称的山峰。由于对称性,你所在之处的梯度只能沿着...
    文章 2017-09-01 863浏览量
  • 谷歌大脑开源TensorFuzz,自动Debug神经网络

    CGF在识别传统软件中的缺陷方面非常成功,因此我们很自然地会问,CGF是否可以应用于神经网络?传统的覆盖率度量标准要跟踪哪些代码行已经执行。在最基本的形式中,神经网络被实现为一系列的矩阵乘法,然后是元素运算...
    文章 2018-08-02 1406浏览量
  • 北大计算机系黄铁军CCF-ADL讲习班上篇:从计算机发展...

    第二个,就是神经网络,连接主义,实际上背后的思路就是说人的智能是神经网络产生的,我也一个神经网络,希望它能产生智能,至于产生什么智能,是训练和模型的事,首先我们走的技术路线是神经网络,所以这一块也叫...
    文章 2017-11-09 1389浏览量
  • 和 Geoffery Hinton 面对面聊聊

    有一些很简单的任务里的神经网络可以训练的,比如识别手写字体,但是对于大多数比较深的神经网络,我们都不知道要怎么训练。到了大约 2005 年,我想到了一些对深度神经网络做无监督训练的点子。具体来说是,从你的...
    文章 2019-05-15 701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?

    这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇,他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章,可点击阅读原文查看...
    文章 2017-05-02 1752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...

    最初大家觉得在网络中表示学习是一件很麻烦的事,后来发现神经网络可以用在网络中,可以学习每个节点的表示,并且学到的表示可能可以用于不同的网络,如 Blog Catalog,使得它的效果还不错。后来又试了其他的网络...
    文章 2020-04-14 1487浏览量
  • 什么要用深度学习?

    所以进化而来的神经网络可以拟合任何函数,但在非函数上就没有什么优势。毕竟生物的预测是从过去状态到未来状态。也说明神经网络并不违背无免费午餐定理。实例:XOR 门的输入空间和输出空间若互换位置,则神经网络...
    文章 2017-08-01 3823浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    让我们回想一下神经网络实际上是什么:实际上它只是一个函数,是由一个个小函数按顺序排列组成的大函数。这个函数有一组参数,在一开始,我们并不知道这些参数应该是什么,我们仅仅是随机初始化它们。因此在一开始...
    文章 2020-09-06 1679浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    让我们回想一下神经网络实际上是什么:实际上它只是一个函数,是由一个个小函数按顺序排列组成的大函数。这个函数有一组参数,在一开始,我们并不知道这些参数应该是什么,我们仅仅是随机初始化它们。因此在一开始...
    文章 2020-08-10 276浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    让我们回想一下神经网络实际上是什么:实际上它只是一个函数,是由一个个小函数按顺序排列组成的大函数。这个函数有一组参数,在一开始,我们并不知道这些参数应该是什么,我们仅仅是随机初始化它们。因此在一开始...
    文章 2020-09-18 1301浏览量
  • 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?

    但由于训练神经网络本身就需要耗费较多自由,所以一般不单独使用神经网络做 Bagging。3.2 Boosting 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...
    文章 2017-08-02 1365浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    这件事的最直觉的办法就是,对每一个训练样本,都沿着神经网络传递得到一个数字,然后将这个数字与我们想要得到的实际数字差再求平方,这样计算出来的就是预测值与真实值之间的距离,而训练神经网络就是希望将这...
    文章 2017-12-18 3012浏览量
  • 深度学习教程|网络优化:超参数调优、正则化、批归一...

    Batch Normalization不仅可以让调试超参数更加简单,而且可以神经网络模型更加「健壮」。也就是说较好模型可接受的超参数范围更大一些,包容性更强,使得更容易去训练一个深度神经网络。接下来,我们就来介绍什么...
    文章 2022-04-21 145浏览量
  • 卷积神经网络的最佳解释!

    那么,卷积神经网络神经网络什么不同呢?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 我们用5*5*3的滤波器滑过整个图像...
    文章 2018-08-13 2132浏览量
  • 无处不在的人工神经网络:机器人拥有意识的关键

    卷积神经网络(CNN):是层间随机相连的人工神经网络。其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,比如在模式分类领域,其避免了对图像的复杂前期预处理,从而可以直接输入原始图像。深度神经网络(DNN)...
    文章 2018-03-15 1126浏览量
  • 无处不在的人工神经网络:机器人拥有意识的关键

    卷积神经网络(CNN):是层间随机相连的人工神经网络。其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,比如在模式分类领域,其避免了对图像的复杂前期预处理,从而可以直接输入原始图像。深度神经网络(DNN)...
    文章 2018-03-01 1107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
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