• 深度|卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同?

    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(这个例子中的图像有 3 个通道)。卷积 2.用滤波器来卷积图像 我们用了...
    文章 2017-05-02 1452浏览量
  • 搞自动驾驶汽车很复杂?其实一个浏览器就行(讲解、...

    上面那个视频是一个2D环境下的无人驾驶系统,在神经网络的驱动下,小车学会如何自动驾驶。这些小车以速度为奖励,来判断当前应该采取怎样的行动。这个项目的Demo在此,你可以在系统中用鼠标设置新的障碍物,小车可以...
    文章 2018-03-14 723浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    作者会解释什么是损失函数,以及「训练」神经网络或者任何其他的机器学习模型到底意味着什么。作者的解释并不是一个关于神经网络全面而深度的介绍,事实上,作者希望我们读者已经对这些相关的概念早已了然于心。如果...
    文章 2017-12-18 2678浏览量
  • 神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

    一部分方法是为了确切地说明所报告的训练错误是什么意思。可视化应用于训练集的网络的结果——你的网络的结果与实践中的ground truth 相比较如何?你可能会在训练期间将错误从100降到1,但是如果1的错误仍然是不可...
    文章 2017-09-07 14340浏览量
  • 神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

    一部分方法是为了确切地说明所报告的训练错误是什么意思。可视化应用于训练集的网络的结果——你的网络的结果与实践中的ground truth 相比较如何?你可能会在训练期间将错误从100降到1,但是如果1的错误仍然是不可...
    文章 2017-08-01 1561浏览量
  • 转载:神经网络浅讲:从神经元到深度学习

    同时由于神经网络的表现形式是一个有向图,有时也会用“节点”(node)来表达同样的意思。3.效果 神经元模型的使用可以这样理解: 我们有一个数据,称之为样本。样本有四个属性,其中三个属性已知,一个属性未知。...
    文章 2017-07-07 4049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 1969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 2878浏览量
  • TensorFlow上手要点都总结在这儿了,你还有理由偷懒吗...

    其中“数据流图”是什么意思?这是个很酷的东西。在正式回答之前,我们先谈谈一个简单神经网络的结构。神经网络基础 一个简单神经网络由输入层(input units)、隐层(hidden units)、阈值(bias unit)、输出层...
    文章 2017-08-02 1496浏览量
  • 教机器去感受:表情符号&深度学习

    那么我们这里说的训练是什么意思呢?在训练前,初始化一个神经网络;输入一些或多或少的随机值;本质上是从清洁状态开始。句子被随机映射到语义空间,其中,表情符号是随机分散的。要训练一个神经网络,我们定义一个...
    文章 2017-08-01 867浏览量
  • 史上最好记的神经网络结构速记表(上)

    本文讲的是史上最好记的神经网络结构速记表(上), 新的神经网络结构不断涌现,我们很难一一掌握。哪怕一开始只是记住所有的简称(DCIGN,BiLSTM,DCGAN),也会让同学们吃不消。所以我决定写篇文章归纳归纳,各种...
    文章 2017-10-24 810浏览量
  • 机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别...

    人工神经网络中的神经元通常不是彼此随机连接的,大多数时候是分层排列的: 人工神经网络具有隐藏层和输出层2个层。输入并不被当作一层,因为它只是将数据(不转换它)馈送到第一个合适的层。wikimedia 输入图像的...
    文章 2017-08-01 2336浏览量
  • 如何深度理解RNN?——看图就好!

    这很模糊,即使是人类也很难辨认这到底是什么意思。因此,无法在较早的时间步骤上学习会导致网络具有短期记忆。LSTM和GRU RNN会受到短期记忆的影响,那么我们如何应对呢?为了减轻短期记忆的影响,研究者们创建了两...
    文章 2018-09-22 3638浏览量
  • 用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    什么意思呢?比如,你是一个国际象棋新手。你第一次玩国际象棋时使用的是一些初级的策略,比如向前移动棋子,一逮住机会就吃掉对方的兵。当你继续学习这些行为并为吃掉对方的兵感到高兴时,这些走法就相当于你当前的...
    文章 2017-10-10 3857浏览量
  • 独家|一文读懂复杂网络(应用、模型和研究历史)

    复杂网络与生物体的新陈代谢系统、大脑神经网络相结合;复杂网络与生物传染病相结合、在流行病传播与免疫控制方面的研究;复杂网络上的博弈;复杂网络在交通网络与社会经济中的应用;复杂网络在通信网络中的应用;...
    文章 2017-11-03 19126浏览量
  • 第16章 Keras使用Dropout正则化防止过拟合

    神经网络的所谓“学习”是指,让各个神经元的权重符合需要的特性。不同的神经元组合后可以分辨数据的某个特征。每个神经元的邻居会依赖邻居的行为组成的特征,如果过度依赖,就会造成过拟合。如果每次随机拿走一部分...
    文章 2018-06-05 2658浏览量
  • 零基础入门深度学习(四):循环神经网络

    影响的,这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。双向循环神经网络 对于语言模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,比如下面这句话: 我的手机坏了,我打算_一部新手机。可以想象,如果我们只...
    文章 2017-05-02 2487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...

    什么现在大家觉得图神经网络火得不行?好像所有的人都在研究图神经网络?也有些人说这个东西是简单地把某些东西用在另一个数据集上?其实机器学习所有的发展历史都有这样一个过程,它最早期都是从一个简单的单样本...
    文章 2020-04-14 1282浏览量
  • 如何调试神经网络(深度神经网络)?

    要了解这是什么意思,我推荐ipython notebook打开现有网络的权值。花一些时间来熟悉在标准数据集(如ImageNet或Penn Tree Bank)上训练的成熟网络中的组件的权值直方图应该是什么样子。神经网络不是对输入的尺度不...
    文章 2017-08-01 1116浏览量
  • 神经风格迁移指南(第一部分)

    那么,风格迁移是什么意思呢?在过去几年里,有一些APP涌现出来,例如Prisma等等,可以把照片风格化,看起来就像是一幅画一样。这些为你提供非常多漂亮的艺术风格,就像是梵高所画的《星夜》。让我用文字来阐释背后的...
    文章 2018-11-26 338浏览量
  • EDA:最简单的自然语言处理数据增广方法

    假设你训练一个关于产品的正面、负面评价的RNN,使用常规和增广的句子都跑一遍,抽取神经网络的最后一层,用sTNE画一个潜在空间图: ProCon数据集原生及增广句子的潜在空间图 可以看到增广句子的潜在空间图紧紧围绕...
    文章 2019-04-28 154浏览量
  • 从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建...

    大家可能经常会听到深度学习和神经网络这些词,但它们之间究竟是一个什么关系呢?其实,深度学习在维基百科上的定义是:多层的非线性变换的一个算法合集。那怎样实现这个多层非线性变换呢?最好最方便的一种方法就是...
    文章 2017-08-02 880浏览量
  • 我们压缩了一批深度学习进阶“传送门”给小白

    神经网络可以在一个系列的元素里去推断下一个元素是什么。它能参考之前输入的字符的顺序,根据给定的一串已经输出来的字符,来预测哪一个字符会在下一个出现。用于该问题的这个框架与适用于图片分类器的框架是有差异...
    文章 2017-12-21 1658浏览量
  • 零基础入门深度学习(5)-循环神经网络

    影响的,这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。双向循环神经网络 对于语言模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,比如下面这句话: 我的手机坏了,我打算_一部新手机。可以想象,如果我们只...
    文章 2017-01-24 4616浏览量
  • 基于numpy的前馈神经网络(feedforward neural network...

    以前在看书的时候,看到神经网络部分,总是在说“神经网络训练使用的是反向传播(back propagation)算法”,一直搞不明白这四个字究竟是什么意思,现在总算是有些理解了。既然有反向传播,就有正向传播,所谓正向,...
    文章 2018-09-08 4057浏览量
  • 万字长文带你轻松了解LSTM全貌

    非常简单:我们知道神经网络的隐含层已经对关于输入的有用信息进行了编码,因此,为什么不把这些隐含层作为记忆来使用呢?这一想法使我们得到了下面的RNN方程式: ht=ϕ(Wxt+Uht−1) yt=Vht 注意:在时间t处计算得出...
    文章 2017-07-03 956浏览量
  • 能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络(附代码)

    看看这神奇的递归神经网络到底是何许神物,背后的原理又是什么样的。传统的神经网络(包括CNN)中我们假定所有输入和输出都是相互独立的。很遗憾,对于许多任务而言,这一个假设是不成立的。如果你想预测下一个单词或...
    文章 2017-05-02 1985浏览量
  • 使用递归自编码器实现智能布局的一些思考

    'READ:Recursive Autoencoders for Document Layout Generation' 这篇论文提出了一种使用递归神经网络和自编码器结合的方法从随机的高斯分布中自动生成不同的布局,同时,引入了一个组合度量方法来衡量方法的好坏。...
    文章 2020-04-09 651浏览量
  • 十分钟看懂图像语义分割技术

    神经网络是模仿人的神经元而建立的人工神经元系统,多输入单输出,同时输出又作为下一个神经元的输入……(请自行脑补那张牙舞爪妖孽的神经元细胞~什么?没见过?文科生,拖出去~) 下图表示的是一个单个神经元: 把...
    文章 2017-08-02 2712浏览量
  • YOLO 人脸识别算法以及应用(1)

    我们看下这是什么意思,为了应用三元组损失函数,你需要比较成对的图像,比如这个图片,为了学习网络的参数,你需要同时看几幅图片,比如这对图片(编号1和编号2),你想要它们的编码相似,因为这是同一个人。...
    文章 2018-03-26 5767浏览量
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