• 谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

    随机初始化的CNN和LSTM的内在能力所吸引,我们的目标是搜索与权重无关的神经网络(weight agnostic neural networks),这种结构具有很强的归纳偏差,已经可以使用随机权重执行各种任务。MNIST分类网络演化为使用...
    文章 2019-08-26 1108浏览量
  • 独家|如何利用大规模无监督数据建立高水平特征?

    这篇文章的目的是只依靠标记图像构建一个特定的分类特征识别器,同时这也是神经科学的构想:“人类大脑中存在高度特定类的神经元”,通常被非正式地称为“母神经元”。在传统的计算机视觉中,大多数研究人员使用...
    文章 2018-10-24 1769浏览量
  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    与全连接神经网络相比,虽然卷积神经网络有其独特的优势,但其对于标签数据的严重依赖性,也是其被广泛使用的主要原因之一。直到 2012 年,随着大型 ImageNet 数据集的发布及计算能力的提高,人们重新恢复对卷积...
    文章 2018-05-07 5459浏览量
  • CV学习笔记-推理和训练

    一个初始神经网络通过不断的优化自身参数&xff0c;来让自己变得准确。这整个过程就称之为训练&xff08;Training&xff09;推理&xff08;Inference&xff09;xff1a;你训练好了一个模型&xff0c;在训练数据集中表现良好&xff0c;但是...
    文章 2023-01-16 50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
  • 网络安全与机器学习(一):网络安全中的机器学习算法

    重点是深度学习并不完全是深度神经网络,它还有其他算法,它们被改进以学习模式模式,例如强化任务中的迁移学习。定义表明,网络安全领域主要指机器学习(而不是AI),而且很大一部分任务与人类无关。机器学习意味着...
    文章 2018-11-11 3440浏览量
  • 用深度学习解决Bongard问题

    在卷积神经网络中,每一层都有一组具有共享权重的过滤器,每个过滤器的响应形成一个特征映射。图6显示了所有层的特征图。输入图像位于左侧,由左至右依次按层进行处理。激活映射中的每个值(每个“像素”)都有可能...
    文章 2018-03-09 5209浏览量
  • 独家|一文读懂优化算法

    模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌...
    文章 2017-10-10 2502浏览量
  • 深度学习中的Normalization模型(附实例&公式)

    深度学习是由神经网络来体现对输入数据的函数变换的,而神经网络的基础单元就是网络神经元,一个典型的神经元对数据进行处理时包含两个步骤的操作(参考图3): 步骤一:对输入数据进行线性变换,产生净激活值 其中...
    文章 2019-08-27 965浏览量
  • 深度学习基础与技巧

    从信号方面来看,神经元同时只对输入信号的少部分进行选择性响应,大量信号被刻意地屏蔽,这样可以提高神经网络的学习精度,更好地提取稀疏特征。而ReLU函数(如图1-5所示)则满足仿生学中的稀疏性,只有当输入值...
    文章 2018-08-24 1553浏览量
  • 斯坦福NLP课程|第17讲-多任务学习(以问答系统为例)

    为decaNLP设计模型需求:没有任务特定的模块或参数,因为我们假设任务ID是提供的必须能够在内部进行调整以执行不同的任务应该为看不见的任务留下零射击推断的可能性12.decaNLP的1个多任务问答神经网络模型方案以...
    文章 2022-05-23 370浏览量
  • Science子刊:人脑存在加速学习机制,算力赛过最新AI...

    通过在神经元培养上进行新型人工神经网络实验&xff0c;研究人员首先证明了增加的训练频率会加速神经元适应过程。这项工作的主要贡献者Shira Sardi表示&xff1a;“每秒观察10次相同图像的学习效果与每月观察1000次相同...
    文章 2022-01-08 96浏览量
  • 药物设计的深度学习

    神经网络中的每个隐藏单元都必须学会与随机选择的其他单元样本一起工作&xff0c;这使得它们更加强大&xff0c;而不是依赖其他隐藏单元来纠正其错误。贝叶斯正则化人工神经网络&xff08;BRANN&xff09;是将正则化引入NN体系...
    文章 2021-12-07 95浏览量
  • 【通信】基于Matlab实现动态帧时隙ALOHA(Dynamic ...

    智能优化算法 神经网络预测 雷达通信?无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机? ALOHA算法1.1纯ALOHA算法原理纯ALOHA算法是是最简单最基本的一种防碰撞算法。算法基于时分多路法(TDMA)思想&xff0c;...
    文章 2022-10-10 204浏览量
  • 深度学习之上,图神经网络(GNN)崛起

    由于深度学习在可推理和可解释性方面存在比较大的局限性,结合了图计算和深度学习的图神经网络(GNNs)成为近期学术界和工业界研究热度颇高的新方向之一。业界普遍认为,GNN 恰好可以弥补前面提到的深度学习无法解决...
    文章 2019-08-12 1597浏览量
  • 数据挖掘中易栽的10个坑,你中了没?

    例如,MD直邮公司进行响应预测分析,但发现数据集中的不响应客户占比太高(总共一百万直邮客户,其中超过99%的人对营销做出响应)。于是建模人员做了如下抽样:把所有响应者放入样本集,然后在所有不响应者中进行...
    文章 2018-08-17 1936浏览量
  • 动物与人类的关键学习期,深度神经网络也有

    而在神经网络中则取决于神经网络的大小。不过&xff0c;在神经网络中&xff0c;缺陷并不会影响低层次的统计特征&xff0c;如图像的垂直翻转&xff0c;同时对性能并没有持久的影响&xff0c;以及最终可以通过进一步的训练来克服。这...
    文章 2021-12-05 91浏览量
  • 必看:大数据挖掘中易犯的11大错误

    例如,MD直邮公司进行响应预测分析,但发现数据集中的不响应客户占比太高(总共一百万直邮客户,其中超过99%的人对营销做出响应)。于是建模人员做了如下抽样:把所有响应者放入样本集,然后在所有不响应者中进行...
    文章 2017-07-03 1609浏览量
  • 深度学习与CV教程(17)|深度强化学习(马尔可夫决策过程...

    AlphaStar 神经网络结构将 Transformer 框架运用于模型单元(类似于关系深度强化学习),结合一个深度 LSTM 核心、一个带有 pointer network 的自回归策略前端和一个集中的值基线。超强的网络设计使得其适合长期序列...
    文章 2022-06-16 18145浏览量
  • 深度:自动驾驶特斯拉背后核心技术解析

    在计算机视觉步入深度学习时代之后,语义分割同样也进入了全新的发展阶段,以全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)为代表的一系列基于卷积神经网络「训练」的语义分割方法相继提出,屡屡刷新图像...
    文章 2017-08-01 1708浏览量
  • 数据挖掘中易犯的11大错误

    例如,MD直邮公司进行响应预测分析,但发现数据集中的不响应客户占比太高(总共一百万直邮客户,其中超过99%的人对营销做出响应)。于是建模人员做了如下抽样:把所有响应者放入样本集,然后在所有不响应者中进行...
    文章 2017-08-01 1240浏览量
  • 机器学习:引力波探测的幕后功臣

    这三种方法分别是人工神经网络&xff08;ANN&xff09;支持向量机&xff08;Support Vector Machines&xff09;和随机森林&xff08;Random Forests&xff09;xff0c;发现三种方法都能得到相同的最优解&xff0c;其中以随机森林最有效。这...
    文章 2021-11-25 181浏览量
  • 深度学习与CV教程(9)|典型CNN架构(Alexnet,VGG,...

    引言ShowMeAI在文章 深度学习与CV教程(5)|卷积神经网络 中已经给大家介绍过CNN的核心结构组件,在本篇中,我们给大家介绍目前最广泛使用的典型卷积神经网络结构。包括经典结构(AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet)和...
    文章 2022-06-03 1292浏览量
  • 关于人工智能你需要知道的一切

    神经网络的设计也在不断发展,研究人员改进了一种更有效的深度神经网络形式,称为长短期记忆(简称LSTM),这是一种用于自然语言处理(NLP)等任务和预测股市的递归神经网络(RNN)构,使其运行速度足够快,可以在谷歌翻译...
    文章 2020-12-22 291浏览量
  • AI遮天传 DL-CNN

    3.3 卷积神经网络的组成与实现组成卷积层和池化层可以跟之前讨论的层组合使用全连接层(Fully connected layer)Sigmoid层,ReLU层,其它激活层欧式损失层(Euclidean loss layer)交叉熵损失层(Cross-entropy loss layer)...
    文章 2023-01-09 18浏览量
  • 异常检测之浅谈入侵检测

    神经网络用给定的n个动作训练神经网络去预测用户的下一步行为。训练结束之后,神经网络使用已出现在网中的用户特征匹配实际的用户行为,标志统计差异较大的事件为异常或者非法。使用神经网络的优点是可以很好的处理...
    文章 2016-12-26 2589浏览量
  • 【40】torch.nn汇总(各类与函数接口的解释说明)

    所有神经网络模块的基类Sequential&xff1a;一个顺序容器#Using Sequential to create a small model. model&61;nn.Sequential nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() Using Sequential with ...
    文章 2022-11-14 40浏览量
  • 斯坦福NLP课程|第15讲-NLP文本生成任务

    引言概要Recap what we already know about NLG/NLG要点回顾More on decoding algorithms/解码算法NLG tasks and neural approaches to them/NLG任务及其神经网络解法NLG evaluation:a tricky situation/NLG评估:...
    文章 2022-05-23 541浏览量
  • YOLOv5的Tricks|【Trick9】模型剪枝处理与Pytorch实现...

    网络剪枝的步骤神经网络中的一些权重和神经元是可以被剪枝的&xff0c;这是因为这些权重可能为零或者神经元的输出大多数时候为零&xff0c;表明这些权重或神经元是冗余的。模型剪枝并不是一个新的概念&xff0c;其实我们从...
    文章 2022-11-14 147浏览量
  • CVPR论文复现争议后续:华人一作苦战两月给出有态度的...

    在深度神经网络中通过随机卷积结合可学习的通道池化进行随机特征提取也可以学习有效的图像特征&xff0c;并且我们认为 PNN 中的加性随机噪声是这类随机特征提取中最简单的一种方法。第五部分&xff1a;结语这篇文档即将...
    文章 2021-11-30 100浏览量
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