• 常用RNN网络结构及依赖优化问题

    一、常用的循环神经网络结构 前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构,这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。1.多层循环神经网络 多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构,它的结构也很...
    文章 2018-11-19 1899浏览量
  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    多层神经网络结构的出现为解决这一问题带来了新的方式,这种多层结构不仅能够训练目标分类器,还能从输入数据中直接学习所需的变换操作。这种学习方式通常称为表征学习,当将其应用在深度或多层神经网络结构中时,...
    文章 2018-05-07 4759浏览量
  • 自学人工智能:3-0 算法

    决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,决策树模型常常用来解决分类和回归问题常见的算法包括:分类回归树(Classification And Regression Tree,CART),ID3(Iterative Dichotomiser 3),C4.5,...
    文章 2018-02-23 16286浏览量
  • 机器学习领域的几种主要学习方式

    贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(Averaged One-Dependence Estimators,AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN)。基于...
    文章 2017-05-02 1726浏览量
  • 【干货】机器学习常见算法分类汇总

    贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(Averaged One-Dependence Estimators,AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN)。基于...
    文章 2017-05-02 1572浏览量
  • 《模式识别原理工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策...

    解决分类问题方法很多,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、k-近邻法、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如装袋和提升/推进等。(1)决策树 ...
    文章 2017-08-01 1844浏览量
  • 机器学习常见算法分类汇总

    贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(Averaged One-Dependence Estimators,AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN)。基于...
    文章 2015-07-24 860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 2019-01-23 428浏览量
  • Deepmind"预测地图"论文背后:神经科学或将助力深度...

    这一算法是用来训练人工神经网络常见方法,该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。神经网络的现代分类器的各个方面也受到了我们所了解的大脑...
    文章 2017-10-24 1258浏览量
  • 带你读《Python机器学习》之一:机器学习基础

    人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一类模式匹配算法,通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法(深度学习就是其中的一类算法,我们稍后会单独讨论)。重要的...
    文章 2019-11-16 2057浏览量
  • 程序员技术进阶手册(二)

    讲解比较通俗易懂,给出了一些判断梯度爆炸存在的方法及解决方法。36.使用树莓派和YOLO——打造一个“穷人版”深度学习摄像头 摘要:本文主要是根据亚马逊推出的DeepLens原理,通过树莓派以及检测网络模型YOLO搭建...
    文章 2018-02-18 12926浏览量
  • 神经网络 11 大常见陷阱应对方法

    本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题,包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等,并提供解决方法和原因解释,是深度学习实践的有用资料。如果你的神经网络不工作,该怎么办?作者...
    文章 2017-09-07 14369浏览量
  • 独家|一文读懂深度学习

    MLP的出现解决了感知器无法学习XOR函数的问题,使得人们对神经网络重拾信心。DBN与DBM: DBN(Deep belief network)也是一种比较经典的较早提出的深度学习模型。DBN是基于RBM(Restricted Boltzmann Machine)模型...
    文章 2017-08-01 2247浏览量
  • 神经网络 11 大常见陷阱应对方法

    我的建议是从一开始就习惯于可视化所有内容——不要只在网络不工作时才可视化——要确保在开始尝试使用不同的神经网络结构之前,你已经检查过完整的流程。这是准确评估一些潜在的不同方法的唯一方法。3.你忘记预处理...
    文章 2017-08-01 1567浏览量
  • 深度学习将会变革NLP中的中文分词

    LSTM拥有类似的结构,但是不同的是,LSTM的每个模块拥有更复杂的神经网络结构:4层相互影响的神经网络。在LSTM每个单元中,因为门结构的存在,对于每个单元的转态,使得LSTM拥有增加或减少信息的能力。图8:标准RNN...
    文章 2017-08-01 2447浏览量
  • 深度学习在图像取证领域中的进展

    拉普拉斯卷积神经网络结构图 4.反反取证 Jingjing Yu,Xiangui Kang等将卷积神经网络应用在多类反反取证问题上。随着取证技术的发展,对抗取证的研究也随之兴起,称为反取证研究。反取证是针对于特定的取证技术提出使...
    文章 2017-08-01 1448浏览量
  • 揭秘人工智能(系列):深度学习是否过分夸大?

    这意味着神经网络可以应用于机器学习解决的大多数问题,而无需通过以前必须执行的所有特定于域的特征工程。要想神经网络解决特定问题,你需要调整其参数。为此,深度学习使用“梯度下降”,这是一种通用优化算法,...
    文章 2019-01-10 1661浏览量
  • 《深度学习导论案例分析》一导读

    “深度学习”一词大家已经不陌生了,随着在不同领域取得了超越其他方法的成功,深度学习在学术界和工业界掀起了一次神经网络发展史上的新浪潮。运用深度学习解决实际问题,不仅是学术界高素质人才所需的技能,而且是...
    文章 2017-05-02 1528浏览量
  • 干货|深度学习的实践应用之路

    人们通常会在有着1000个类别的ImageNet数据集上对神经网络进行“预训练”,然后根据他们实际需要解决问题神经网络进行微调,而微调过程中的类别数与“预训练”中的类别数很可能是不一样的。这就意味着神经网络的...
    文章 2017-08-01 1018浏览量
  • StartDT AI Lab|视觉智能引擎之算法模型加速

    学术界和工业界对着几个方向的研究侧重点略有差异:前者对经凑型神经网络的设计更感兴趣,毕竟是从源头上解决问题方法;而后者对剪枝量化这种偏向工程实现的更关注,毕竟加速效果稳定可控。这里主要简单讲下我们在...
    文章 2019-11-22 1226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 2017-10-24 821浏览量
  • 深度学习在人脸识别中的应用——优图祖母模型的“进化...

    目前最为流行的深度神经网络结构大致可以归为三类:1.直线型(如AlexNet,VGGNet);2.局部双分支型(ResNet);3.局部多分支型(GoogleNet)。其中直线型网络结构设计最为简单,但是当网络深度超过20后这种结构的...
    文章 2017-08-01 1476浏览量
  • 【中国脑计划与众神计算】AI芯片大航海时代,打造新...

    即便我们现在对大脑的了解还不完整,但是我们仍然可以去尝试,去发现大脑通用的功能优势,然后去理解这样做在信息处理上的意义是什么,如果我们能够理解这些问题,借鉴大脑的一些解决方法,就能帮助我们设计更好的...
    文章 2018-03-15 1991浏览量
  • 24K金纯干货:从贝叶斯到深度学习各自优缺点

    总会有解决方法 缺点: 惩罚会造成欠拟合 很难校准 集成算法(Ensemble algorithms) 集成方法是由多个较弱的模型集成模型组,其中的模型可以单独进行训练,并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。...
    文章 2018-03-06 1824浏览量
  • 深度学习中的Normalization模型(附实例&公式)

    目前神经网络常见的第一类Normalization方法包括Batch Normalization/Layer Normalization/Instance Normalization和Group Normalization,BN最早由Google研究人员于2015年提出,后面几个算法算是BN的改进版本。...
    文章 2019-08-27 703浏览量
  • LeCun、Bengio、Hinton三巨头曾合体,Nature发文综述...

    深度卷积网络给图像、视频、语音与音频处理带来了极大突破,同时循环神经网络则给诸如文字语音的顺序数据研究带来了希望。机器学习在许多方面都造福了现代社会:从网页搜索到电商网站上基于社交网络内容筛选做出的...
    文章 2018-04-09 2632浏览量
  • Geffory Hinton:深度学习进入平台期?...

    这一算法是用来训练人工神经网络常见方法,该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。值得一提的是,Hinton本人是反向传播算法的早期提出者,...
    文章 2017-10-24 1062浏览量
  • 神经网络训练成一个“放大镜”

    常见的分类问题或输出为一个分值的监督式深度学习任务不同,我们用于评估神经网络输出的真实数据是原始HR图像。这既有好处,也有坏处。坏处:像Keras这样的当前较为流行的深度学习框架没有预先制定训练解决方案,...
    文章 2018-12-09 1190浏览量
  • 新手神器!不用部署深度学习环境、上传数据集!...

    解决过拟合问题,你可以惩罚复杂方程并在神经网络中增加噪声。普遍解决这个的正则化技术有丢弃层和惩戒复杂方程。丢弃层 我们可以这样理解丢弃层:一些强大的神经元并不决定最终结果,而是由他们分配权力。神经...
    文章 2017-11-09 3008浏览量
  • 机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习各自优缺点

    总会有解决方法 缺点: 惩罚会造成欠拟合 很难校准 集成算法(Ensemble algorithms) 集成方法是由多个较弱的模型集成模型组,其中的模型可以单独进行训练,并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。...
    文章 2017-05-23 3217浏览量
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