• 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 1894浏览量
  • CNN超参数优化和可视化技巧详解

    先谈定义,卷积神经网络是一种特殊的神经网络,其中至少包含一个卷积层。在典型的CNN网络结构中,输入一张图像,经由一系列卷积层、非线性激活层、池化层和全连接层后,可输出相应的类别标签。卷积神经网络的特别之...
    文章 2018-01-09 1867浏览量
  • 深度学习:随机值不可思议的有效性

    具体来说,已经有一些研究团队训练出了能够执行随机梯度下降(SGD)的神经网络。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...
    文章 2016-11-27 8350浏览量
  • 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    但是神经网络是个啥?有啥用?这篇文章和大家唠唠,啥是神经网络,对于初学者来说主要有哪些挑战,以及介绍几种经典的神经网络类型,和相关行业应用。神经网络的工作原理 基本上,神经网络是由一层一层的不同的计算...
    文章 2018-01-01 956浏览量
  • 9行Python代码搭建神经网络来掌握一些基本概念

    本文我会解释这个神经网络是怎样炼成的,所以你也可以搭建你自己的神经网络。也会提供一个加长版、但是也更漂亮的源代码。不过首先,什么是神经网络?人脑总共有超过千亿个神经元细胞,通过神经突触相互连接。如果...
    文章 2018-07-10 37709浏览量
  • 使用神经网络+遗传算法玩转Flappy Bird|教程

    使用随机神经网络创建10个初始的小鸟(种群) 让小鸟使用他们自己的神经网络,同时起飞玩游戏 对于每个小鸟,计算适应度函数来衡量飞行质量 当所有小鸟死亡时,使用遗传算子把当前种群评估到下一代 重复步骤2 适应度...
    文章 2018-01-08 824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 7242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 2017-09-01 763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?

    那么,卷积神经网络是怎么不同于神经网络的呢?卷积神经网络运行过量 这是什么意思?1.一个 RGB 图像的例子(称它为『输入图像』) 在神经网络中,输入是一个向量,但是在卷积神经网络中,输入是一个多通道图像(这...
    文章 2017-05-02 1467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...

    大脑是有很多叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的粗糙的数学表达。每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元堆叠起来形成了网络,用作近似任何函数。为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新...
    文章 2017-05-23 2653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...

    就是说假定我现在对很简单的人工神经网络感兴趣,然后人工神经网络是一个粗浅的,就是多层网。所谓Feed—forvard,就是前项网,也是从人看来非常非常简单的事情,什么事情呢?就是我给你一些二进制的位,就是0101位...
    文章 2017-09-06 839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...

    就是说假定我现在对很简单的人工神经网络感兴趣,然后人工神经网络是一个粗浅的,就是多层网。所谓Feed—forvard,就是前项网,也是从人看来非常非常简单的事情,什么事情呢?就是我给你一些二进制的位,就是0101位...
    文章 2017-08-02 1603浏览量
  • 我对卷积神经网络的一点粗浅的理解

    Convolutional Neural Network,卷积神经网络,简称CNN,最近几年再次流行起来。CNN和普通的机器学习算法有什么相同,有什么不同?简单说,CNN=A+B,即CNN包括两个方面的功能: A:feature extactor 特征提取器 普通...
    文章 2016-10-18 900浏览量
  • 谷歌大脑开源TensorFuzz,自动Debug神经网络

    【新智元导读】众所周知,神经网络难以debug。谷歌大脑的Augustus Odena和Ian Goodfellow提出了一种新方法,能够自动Debug神经网络。Goodfellow表示,希望这将成为涉及ML的复杂软件回归测试的基础,例如,在推出新...
    文章 2018-08-02 1271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 2723浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示...
    文章 2020-09-18 805浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示...
    文章 2020-09-06 1483浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图片: 如果我们把每一层的输入和输出值表示...
    文章 2020-08-10 209浏览量
  • IBM使用相变存储创建了用于认知计算的人造神经

    神经网络中计算和存储是共处一处的,无需构建逻辑与内存间的通信,仅需适当地建立不同神经元间的连接。这也是我们认为我们的方法之所以将会更加高效的主要原因,对于大规模数据处理尤其如此。该技术在大数据和机器...
    文章 2017-07-03 1315浏览量
  • 吴恩达深度学习课程笔记-Classes 1

    1.1什么神经网络 输入层输入的是特征,什么是特征,与预测或处理物体息息相关的事情都可以考虑作为特征,只是特征有轻有重,不同的特征对应的权重不一样,所以需要神经网络去学习特征前的权重参数。给予足够多的...
    文章 2020-04-07 913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 1443浏览量
  • 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?

    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神经网络,加权平均其输出。3.3 Dropout 这是一个很高效的方法。在训练时,每次随机(如 50%概率)...
    文章 2017-08-02 1117浏览量
  • 被错误理解的人工神经网络(一)!

    神经网络是机器学习算法中最流行且最强大的算法。在定量金融中,神经网络通常用于时间序列预测、构建专有指标、算法交易、证券分类和信用风险建模,它也被用来构建随机过程模型和价格衍生工具。尽管它很有用,但神经...
    文章 2018-06-24 3787浏览量
  • 【BABY夜谈大数据】神经网络

    我这里引用PararthShah在Quora(贾伟 翻译)上对机器学习(神经网络是机器学习的一部分)的解释: 你需要挑选芒果,你不知道什么样的芒果最好吃,所以你就尝遍了所有的芒果,然后自己总结出个大深黄色的比较好吃,...
    文章 2017-07-13 1530浏览量
  • 使用python创建自己的第一个神经网络模型吧!

    本文将以简单的前馈或感知神经网络为例,这种类型的人工神经网络是直接从前到后传递数据的,简称前向传播过程。而训练前馈神经元通常需要反向传播算法,这就需要为网络提供相应的输入和输出集。当输入数据被传输到...
    文章 2018-10-03 6458浏览量
  • 被错误理解的人工神经网络(三)!

    神经网络最常见的学习算法是反向传播:这是一种使用随机梯度下降的算法,这在本系列前面已经讨论过。反向传播包含两个步骤: 前馈通道:将训练数据集通过网络并记录神经网络的输出,并计算网络的误差。向后传播:...
    文章 2018-06-25 4946浏览量
  • 如何为你的回归问题选择最合适的机器学习算法?

    神经网络随机梯度下降和反向传播算法训练。优点: 由于神经网络有很多层(所以就有很多参数),同时是非线性的,它们能高效地对复杂的非线性关系进行建模。通常我们不用担心神经网络中的数据,它们在学习任何特征...
    文章 2018-09-10 1973浏览量
  • 什么要用深度学习?

    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。这些随机性使得权重更新的方向无法确定 讨论:网络既然选择这种方式来更新权重,是否一定程度上说明,用较少的节点就可以表示该关联?并不是,...
    文章 2017-08-01 3491浏览量
  • 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    神经网络是特殊的,因为它们遵循所谓的普遍近似定理。这个定理表明,在一个神经网络中,给定无限多个神经元,就可以精确地表示任意一个复杂的连续函数。这是一句相当深刻的话,因为它意味着只要有足够的计算能力,...
    文章 2019-08-28 1514浏览量
  • 不止图像识别,Facebook谷歌正教机器人成为抽象画家

    2014年11月,谷歌研究院发表的一篇博文称,未来谷歌的图形识别引擎不仅仅能够识别出照片的对象,还能够对整个物理场景进行简短而准确的描述,也就是“图像识别神经网络”(简称“神经元网络”)。对该技术进行研究的...
    文章 2017-05-02 1013浏览量
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