• 谷歌大脑开源TensorFuzz,自动Debug神经网络

    神经网络又特别难以debug,因为即使是相对直接的关于神经网络的形式问题,解决的计算成本也很高,而且神经网络的软件实现可能与理论模型有很大的差异。在这项工作中,我们利用传统软件工程中的一种技术——覆盖引导...
    文章 2018-08-02 1408浏览量
  • 一份关于如何为回归任务选择机器学习算法指南

    一般使用随机梯度下降(SGD)和反向传播算法训练神经网络模型(如上图所示)。优点 由于神经网络可以有许多具有非线性的隐藏层,因此它们对于高度复杂的非线性关系建模方面非常有效。通常,我们不必担心神经网络中的...
    文章 2018-08-05 3345浏览量
  • 关于深度学习,这些知识点你需要了解一下

    在深度信念网络(DBN)中,RBM由输入数据进行训练,输入数据具有隐藏层中随机神经元捕获的输入数据的重要特征。在第二层中,训练特征的激活被视为输入数据。第二个RBM层的学习过程可以看作是学习特征的特征。每次当...
    文章 2018-05-31 3227浏览量
  • 【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说...

    信息瓶颈理论的一个直接应用,便是更好地了解人类神经网络和人工神经网络可以解决哪些问题。“它给出了可以学习的问题的完整描述,”Tishby说:“这些都是我可以在输入中消除噪音,而不会损害我分类能力的问题。例如...
    文章 2017-09-22 4589浏览量
  • 辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题...

    23下列哪个神经网络结构发生权重共享?A.卷积神经网络 B.循环神经网络 C.全连接神经网络 D.选项A和B 答案:(D) 24批规范化是有帮助的,因为 A.在将所有的输入传递到下一层之前对其进行归一化(更改) B.它将返回...
    文章 2017-05-23 3038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 2109浏览量
  • PNAS|理解单个神经元在深度神经网络中的作用

    1介绍随着越来越复杂的神经网络框架的出现&xff0c;许多人开始思考神经网络中每个神经元本身的作用究竟是什么&xff1f;在最先进的深度网络中&xff0c;研究者们已经观察到许多单个神经元与未教授给网络的人类可解释的概念相...
    文章 2021-12-11 164浏览量
  • 27种神经网络简明图解:模型那么多,我该怎么选?

    过去,我们用它来搭建像“在单词hello之后有0.0053%的概率会出现dear,有0.03551%的概率出现you”这样的文本结构。这些马尔科夫链并不是典型的神经网络,它可以被用作基于概率的分类(像贝叶斯过滤),用于聚类(对...
    文章 2018-01-23 12293浏览量
  • 随机森林概述

    在这个新的数据集中原始样本集中的一个样本可能会出现多次,也可能不出现。例如,如果有有10个样本,Bootstrap抽样从它们中随机的抽取出10个,下面两种情况都是可能发生的: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
    文章 2018-07-25 2143浏览量
  • 万字解读商汤科技ICLR2019论文:随机神经网络结构搜索

    他们通过深入分析NAS任务的MDP,提出了一个更高效的方法——随机神经网络结构搜索,重新建模了NAS问题。与基于强化学习的方法(ENAS)相比,SNAS的搜索优化可微分,搜索效率更高。与其他可微分的方法(DARTS)相比,...
    文章 2019-01-23 528浏览量
  • 新手神器!不用部署深度学习环境、上传数据集!...

    如果神经网络未经充分学习,它会出现欠拟合现象。与之相反是过拟合现象。它指的是从训练数据学习过多。Regularization(正则化)是一种通过遗忘训练中的特定信号来减少过拟合的方法。为了进一步理解这些概念,我们在...
    文章 2017-11-09 3209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...

    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、自我改进、抽象、随机性和创造性等问题还不明晰。他们当时就在考虑,一群神经元如何形成概念,我们今天的深度学习也形不成概念,还有第五个问题,...
    文章 2017-11-09 1391浏览量
  • 安利一则深度学习新手神器:不用部署深度学习环境了!...

    如果神经网络未经充分学习,它会出现欠拟合现象。与之相反是过拟合现象。它指的是从训练数据学习过多。Regularization(正则化)是一种通过遗忘训练中的特定信号来减少过拟合的方法。为了进一步理解这些概念,我们在...
    文章 2017-11-02 1903浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——迎接深度学习的“大”挑战...

    摘要:本部分主要介绍了近年人工智能所取得的应用成果、什么是深度神经网络以及它所带来的挑战等问题。为什么要讲这个题目呢?深度学习这几年改变了很多行业的状态,今天上午张老师应该也讲了很多关于神经网络的话题...
    文章 2017-09-01 1083浏览量
  • 为什么要用深度学习?

    问题:因为会出现右图的情况:只有两个节点在工作(线的粗细表示权重大小)。a和c的节点在滥竽充数。这就跟只有两个节点时没有太大别。原因是神经网络的权重的初始化是随机的,数据的输入顺序也是随机的。这些随机性...
    文章 2017-08-01 3827浏览量
  • 用深度学习解决Bongard问题

    NN在Bongard问题中生成新的图像示例,如果生成的图像捕获了分类规则所表达的概念,那么它就足以显示神经网络问题的理解。总的来说,Bongard问题将仍然是机器学习的一个挑战性的基准。数十款阿里云产品限时折扣中...
    文章 2018-03-09 5211浏览量
  • 【深度学习再突破】让计算机一眼认出“猫”:哈佛提出...

    文章提出,当神经元群对与相同感知目标的不同物理特征(如方向、姿势、规模、位置和强度等)相关的感觉信号集合做出反应时,就会出现感知流形(Perceptual manifold)。对目标的识别和区分需要以对流形内部变化不...
    文章 2018-07-23 1277浏览量
  • 深度|Nature:我们能打开人工智能的“黑箱”吗?

    经过大量测试软件对不同视觉刺激的反应后,Pomerleau 才发现问题所在:神经网络一直把长满草的路边当做向导,因此突然出现的大桥迷惑了它。二十五年后,破解黑箱问题的难度急剧增加,也更为紧迫。这项技术本身的复杂...
    文章 2017-08-01 1350浏览量
  • 史上最好记的神经网络结构速记表(下)

    输入数据之后,网络会评估哪些神经元与输入的匹配度最高,然后做微调来继续提高匹配度,并慢慢带动邻近它们的其他神经元发生变化。邻近神经元被改变的程度,由其到匹配度最高的单元之间的距离来决定。Kohonen有时候...
    文章 2017-10-24 990浏览量
  • 深度学习教程|AI应用实践策略(下)

    总之,通过统计不同错误标记类型占总数的百分比,有助于发现哪些问题亟待解决,或者提供构思新优化方向的灵感。2.修正错误标记我们用mislabeled examples来表示学习算法输出了错误的 值。而在做错误分析时,有时...
    文章 2022-04-21 158浏览量
  • 终于盼来了Hinton的Capsule新论文...神经网络的新时代吗...

    本文讲的是终于盼来了Hinton的Capsule新论文,它能开启深度神经网络的新时代吗?眼见“深度学习教父”Geoffery Hinton在许多场合谈到过自己正在攻关的“Capsule”之后,现在我们终于等到了这篇论文,得以具体感受...
    文章 2017-10-27 1023浏览量
  • 万字长文带你轻松了解LSTM全貌

    这就是一个深度神经网络:输入一张图像而后输出相应的事件——这与我们在对犬类一无所知的情况下仍可能通过幼犬行为学习检测其各种特征是一样的(在观察了足够多的柯基犬后,我们发现它们有一些共同特征,如蓬松的...
    文章 2017-07-03 1114浏览量
  • 数据分析师面试题攻略

    决策树和神经网络在数据预处理过程中用到哪些方法?神经网络方法。即通过大量神经元构成的网络来实现自适应非线性动态系统,并使其具有分布存储、联想记忆、大规模并行处理、自学习、自组织、自适应等功能的方法;在...
    文章 2015-06-10 3007浏览量
  • 带你读《C#神经网络编程》之三:决策树和随机森林

    第3章 决策树和随机森林决策树和随机森林是一种可以增加应用程序功能的强大技术。我们将介绍一些概念和代码,希望有助于你快速掌握并...下章中,你会见到我的宠物—法国斗牛犬,它会出现在大部分示例中。3.6 参考文献
    文章 2019-11-12 2545浏览量
  • 用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    比如,我们不会让神经网络学习“这个位置有一个怪兽朝你射击并向某一方向移动,你的飞船在这里出现并移动到那里”等,我们只是输入图像,让卷积神经网络自己确定怪兽在哪儿,玩家在哪儿,谁在朝哪儿射击等等。...
    文章 2017-10-10 4326浏览量
  • 《深度学习:Java语言实现》一一1.3人工智能与深度...

    哪些网络会被切断是随机决定的,因此每个学习步骤都会重新形成一个新的网络。如果只是看看,你可能会质疑这种方法能否工作,但是它的确改进了预测精度,最终的结果是增强了网络的鲁棒性。人脑的电路也会依据它看到的...
    文章 2017-08-02 3962浏览量
  • 深度学习与CV教程(15)|视觉模型可视化与可解释性

    但是,由于深度神经网络会以逐层复合的方式从输入数据中提取特征,我们仍然无法像Sobel算子提取的图像边缘结果图一样直观地观察到深度神经网络中的卷积滤波器从输入图像中提取到的特征表示。本篇内容ShowMeAI和大家...
    文章 2022-06-14 18204浏览量
  • 【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

    使用深度学习的优雅之处在于我们不必考虑这些滤波器应该是什么样的(神经网络会自动学习并选取最佳的滤波器)。通过随机梯度下降(Stohastic Gradient Descent,SGD),网络能够自主学习从而达到最优滤波器效果。滤波...
    文章 2017-10-16 1318浏览量
  • 和 Geoffery Hinton 面对面聊聊

    神经网络最终赶超的,但现在才刚刚出现小的胜利。我觉得,推理、抽象推导这些人类也最后才学会做的事情,也将神经网络最难学会的事情。主持人:你们总说神经网络最后能搞定所有的事情?(笑) Hinton:这个嘛...
    文章 2019-05-15 704浏览量
  • 深度学习基础与技巧

    随着训练的进行,可能会出现神经元死亡、权重无法更新的现象,流经神经元的梯度从该点开始将永远是零。正是因为ReLU函数比其他激活函数更适合在神经网络中作为激活函数,或者说优点更加明显,因此综合速率和效率,...
    文章 2018-08-24 1556浏览量
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