• 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    而且,多层神经网络的预测精度很大程度上依赖于神经网络结构,预处理的数据,以及该神经网络要解决的问题类型。卷积神经网络 卷积神经网络,这个名字是来源于“卷积”运算符。它的主要目的,在于从输入的图像中提取...
    文章 2018-01-01 1115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...

    这个想法并不新,1956年的时候就想到了,这些人讨论了7个问题:自动计算机、编程语言、神经网络、计算规模理论、自我改进、抽象、随机性和创造性。目前自动计算机、编程语言、计算规模理论已经弄清楚了,而神经网络...
    文章 2017-11-09 1389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
  • 带你读《C#神经网络编程》之一:快速预览

    首先,我们要明确一些事情,在写本书时,假设读者基本未接触过神经网络,如果你对神经网络有一些了解,那么可以随意跳到你感兴趣的章节阅读。还假设你是一位经验丰富的C#开发人员,并使用C#、.NET和Visual Studio...
    文章 2019-11-12 3050浏览量
  • DeepMind:深度学习原理初探

    在深入深度学习的实现过程之前,文章先介绍了机器学习和人工神经网络的概念。机器学习的一个非常通常的任务是这样的:给出了一个目标的信息,从而能够知道它属于哪个种类。在深度学习的过程中,程序想要决定在目前...
    文章 2017-05-02 962浏览量
  • 如何通过梯度上升实现可视化卷积核?

    如果你有精力,还可以自己动手指定dropout的神经元,查看自己的卷积神经网络为什么会过度拟合,可以怎么修剪网络。这是一个很有趣的过程,也是一个考验人类耐心的过程。CNN真的理解视觉吗 卷积神经网络CNN的两个主要...
    文章 2018-01-03 1452浏览量
  • 周志华最新演讲:深度学习为什么深?...

    怎么样去提高复杂度,对神经网络这样的模型来说,有两条很明显的途径。一条是我们把模型变深,一条是把它变宽。如果从提升复杂度的角度,那么变深是会更有效。当你变宽的时候,你只不过是增加了一些计算单元,增加...
    文章 2018-04-16 3566浏览量
  • 自动驾驶中的循环神经网络(3)|学习笔记

    怎么将图像输入一个递归神经网络&xff0c;这是一样的&xff0c;你拿你必须将图像转换成数字以某种方式&xff0c;一个有效的方法就是卷积神经网络&xff0c;所以你可以拿三维卷积神经网络或二维卷积神经网络&xff0c;却决于你...
    文章 2022-11-09 41浏览量
  • 涨姿势!用深度学习LSTM炒股:对冲基金案例分析

    由于上述原因,超参数的设置通常是随机的,或者采用一些启发式方法和一些论文中提供的知名方法——本文稍后展示一个用于金融数据分析的循环神经网络的超参数设置实例,许多科学家和工程师已经证明循环神经网络在时间...
    文章 2018-03-29 11567浏览量
  • 工程师如何给女友包?问问阿里“百事通”

    考虑到电商领域实时响应的需求,我们在基础模型的搭建过程中,将以往工作中常用的循环神经网络替换为多层门控卷积神经网络,为证明其效率,我们在单卡 Tesla K40 GPU环境下对比了各个模型的训练及测试效率,其结果如...
    文章 2019-12-28 1415浏览量
  • 想挑战AlphaGO吗?先和PostgreSQL玩一玩?...

    深度神经网络本身有几个重要的类型:递归神经网络,卷积神经网络,前馈神经网络,这几种神经网络有不同的应用场景。深度学习又可以分为无监督学习和监督学习,如下图。我们知道神经网络是要通过数据来训练(学习)的...
    文章 2017-01-08 6628浏览量
  • 李飞飞发布的谷歌AutoML真的能让AI民主化么?

    这些方法适用于许多类型的算法,例如随机森林,梯度增强机器,神经网络等,AutoML库、研讨会、研究和竞赛都可以被囊括进这一领域。初学者常会有这样的看法:为模型选择调参模型是个碰运气的过程,而自动化工具可以使...
    文章 2018-07-27 1380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
  • 工程师如何给女友包?问问阿里“百事通”

    而后我们通过堆叠多层的门控卷积神经网络来扩大其感受野,高层次的门控卷积神经网络可以通过低层次的门控卷积神经网络提取的特征建模距离中心词较远的上下文。同时,为了避免因为网络层数加深而产生梯度消失问题,...
    文章 2019-07-26 1300浏览量
  • 工程师如何给女友包?问问阿里“百事通”

    而后我们通过堆叠多层的门控卷积神经网络来扩大其感受野,高层次的门控卷积神经网络可以通过低层次的门控卷积神经网络提取的特征建模距离中心词较远的上下文。同时,为了避免因为网络层数加深而产生梯度消失问题,...
    文章 2019-07-08 1695浏览量
  • 蚂蚁金服有哪些金融特色的机器学习技术?

    现在有一个在学界比较火的深度学习模型叫做卷积神经网络,其学习过程就是对每个节点和边用神经网络参数化传播的方式来实现深度神经网络的建模。蚂蚁金服的图数据非常复杂庞大,可以涉及到上百亿的节点,上千亿的边。...
    文章 2019-10-30 585浏览量
  • 蚂蚁金服有哪些金融特色的机器学习技术?

    现在有一个在学界比较火的深度学习模型叫做卷积神经网络,其学习过程就是对每个节点和边用神经网络参数化传播的方式来实现深度神经网络的建模。蚂蚁金服的图数据非常复杂庞大,可以涉及到上百亿的节点,上千亿的边。...
    文章 2019-11-01 1361浏览量
  • AlphaGo虽然赢了,但有人却说它其实挺“笨”的

    同样,也可以用一个函数来描述,输入是当前棋盘状态,输出是每个空处和它期望的赢的期望值,但这个函数还没有一个高级的数学公式,所以,最后也求助于多层神经网络。但是,这两个深度学习网络模型,怎么训练出来的呢...
    文章 2017-05-23 12285浏览量
  • 深度学习要多深,才能了解你的心?...

    大规模id特征实时深度神经网络模型,可以处理上亿维度的id类输入特征,并通过复杂神经网络结构对不同域的特征(用户,宝贝,query)进行特征组合,解决了单一线性模型无法处理特征交叉的问题,同时也避免了人工构造高...
    文章 2017-06-21 4000浏览量
  • MXNet 作者李沐:用深度学习做图像分类,教程+代码

    MXNet是一个易安装易上手的开源深度学习工具,它提供了一个python接口gluon,能够让大家很快地搭建起神经网络,并进行高效训练。接下来,我们将以比赛中的裙子任务为例,向大家展示如何用gluon从零开始,设计一个...
    文章 2018-04-08 11057浏览量
  • 论文|蚂蚁金服亮相数据挖掘顶会KDD 2018,这些你不可...

    目前所有的图神经网络方法都基于如下框架,做T次迭代,相当于每个节点拿自己走T跳可达的“邻居”节点,来做传播和变换,最后的被用来直接参与到损失函数的计算,并通过反向传播优化参数。注意:各个方法的区别仅在于...
    文章 2018-08-22 3771浏览量
  • 教会AI认识麻将牌之实践篇

    另一类算法是以SSD(Single Shot MultiBox Detector)和YOLO(You Only Look Once)为代表的一步检测法,这类算法将位置检测的外包矩形和分类概率统一编码到一个卷积神经网络预测输出里。具体的,图像可以以一定的...
    文章 2020-06-19 1364浏览量
  • 复杂系统研究:从蚁群到互联网

    同样,对于单个神经元的行为和庞大的神经网络如何产生出大脑的宏观行为,科学家们也没有弄清楚。他们不知道神经元信号的意义,不知道大量神经元如何一起协作产生出整体上的认知行为,也不知道它们是怎样让大脑能够...
    文章 2017-05-02 1282浏览量
  • 吴恩达导师Michael I.Jordan刚去清华手写版书讲了三天...

    反观“不自然”的BP算法,神经网络在使用BP算法之后的确有了非常好的发展,更何况经过多年尝试,得到神经网络训练中需要的隐含层梯度的方法中,BP是独一无二的。这种高效的人脑无法实现的功能在Jordan看来是一个优势...
    文章 2017-09-20 2710浏览量
  • 《构建实时机器学习系统》一第2章 实时监督式机器学习...

    从微软、雅虎等公司出身的研究员,一般都特别热衷于支持向量机(SVM)和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)两个方法,因为这两个方法特别适合“参数调教”,且往往能调出特别好看的结果,以利于文章的发表。...
    文章 2017-09-08 1591浏览量
  • 纽约大学陈溪解析机器学习和智能决策:从一个高峰到另...

    比如说分类的话,随机森林比神经网络有更好的可解释性,分类树可以让大家看到清楚的分类的过程。目前最火的机器学习的算法是深度学习。之所以这么powerful, 一个重要的原因是我们有了new hardware, GPU发现这个处理...
    文章 2017-08-01 1356浏览量
  • 特定领域知识图谱融合方案:文本匹配算法(Simnet、...

    其中,时序问题建模通常采用RNN循环神经网络及其相关变种,比如LSTM、GRU等,这里将卷积神经网络通过膨胀卷积达到抓取长时依赖信息的效果,TCN在一些任务上甚至能超过RNN相关模型。作为一个新的序列分析 model 它的...
    文章 2023-02-01 1浏览量
  • 人工智能加持,两位清华学霸想让投资更聪明

    诞生于2015年的“深海”投资系统,包含海神(多维空间交互匹配平台)、遨游(神经网络认知选股系统)、豚音(智能分析器配置优化系统)、洋流(量化择时动态调仓系统)、海纳(结构化大数据平台)和惊涛(脉冲交易...
    文章 2017-08-03 1331浏览量
  • Paddle Graph Learning(PGL)图学习之图游走类模型...

    Word2Vec的整个建模过程实际上与自编码器(auto-encoder)的思想很相似,即先基于训练数据构建一个神经网络,当这个模型训练好以后,我们并不会用这个训练好的模型处理新的任务,我们真正需要的是这个模型通过训练...
    文章 2022-11-22 30浏览量
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