神经网络结构不可用

  • 被错误理解的人工神经网络(二)!

    让我们继续谈谈关于人工神经网络的误解:神经网络体系结构很少,越大型的神经网络就越好? 被错误理解的人工神经网络(一)! 神经网络并非只有一种体系结构 在第1部分中,我们讨论了最简单的神经网络体系结构:多层感知器。在实际操作中,有许多不同的神经网络体系结构,任何神经网络的性能都是其体系结构和权重的...

    文章 【方向】 2018-06-24 3034浏览量

  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    第一章 引言 一、本文动机 过去几年,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上(通常简称为 ConvNet 或 CNN),在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但相对而言,对这些方法的理论理解及对结果的解释还比较浅薄。 实际上,计算机视觉领域的很...

    文章 技术小能手 2018-05-07 4103浏览量

  • AI并不需要互联网:利用有性生殖,合成更多样、紧凑的神经网络

    滑铁卢大学研究人员表示,他们可以让人工智能在计算和存储资源被移除后自行适应,方法是教AI学习自己并不需要那么多资源。 如果真的做到了这一点,神经网络将不受互联网和云的影响,这样的好处是:隐私性更好,数据发送成本更低,可移植性更强,在地理偏远地区也能使用AI应用程序。 亲代网络“有性生殖”,得到更加...

    文章 技术小能手 2017-12-25 1036浏览量

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  • 为什么要用深度学习?

    为何深层学习 深层学习开启了人工智能的新时代。不论任何行业都害怕错过这一时代浪潮,因而大批资金和人才争相涌入。但深层学习却以 “黑箱” 而闻名,不仅调参难,训练难,“新型” 网络结构的论文又如雨后春笋般地涌现,使得对所有结构的掌握变成了不现实。我们缺少一个对深层学习合理的认识。 神经网络并不缺少...

    文章 玄学酱 2017-08-01 2899浏览量

  • 英特尔研发神经元AI处理器,模仿大脑功能,无需训练数据集

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 刚刚,黄仁勋在北京跑步上台演讲,庄严宣布:CPU的时代结束了。 好巧,英特尔说:不单CPU不行了,GPU也不行了。 这位CPU霸主表示,随着高度动态和非结构既然数据的相关需求逐渐增加,未来计算的需求将超越经典的CPU和GPU体系结构。 那怎么办? 英...

    文章 行者武松 2018-01-10 737浏览量

  • Keras新手“入坑”指南

      对于所有想要开始深度学习的人来说,有很多神经网络框架、库和api等都是非常重要的。可是…为什么要用Keras呢? Keras是一种高级的神经网络API,它运行在许多底层库之上,这些库被用作后端,包括TensorFlow、Theano、CNTK和PlaidML等。Keras代码是可移植的,这意味...

    文章 【方向】 2017-11-13 4311浏览量

  • UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合

    【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习的能力。但是随着网络深度的增加,模型的容...

    文章 技术小能手 2018-07-24 1743浏览量

  • 人工神经网络中究竟使用多少隐藏层和神经元

    人工神经网络(ANNs)的初学者很可能都会面临一些问题。其中一些问题包括使用隐藏层的数量是多少?每个隐藏层中包含了多少个神经元?使用隐藏的层和神经元的目的是什么?增加隐藏的层数和神经元的数量总是会带来更好的结果吗? 非常高兴地告诉大家,这些问题都是可以回答的。 人工神经网络的灵感来自于生物学的神经...

    文章 【方向】 2018-08-06 2997浏览量

  • 神经模拟重大突破,新算法拥有全脑超级计算机模拟能力

    一个由国际科学家组成的团队发明了一种算法,代表着模拟人类大脑神经连接的研究向前迈进了重要的一步。这个新算法是在Frontiers in Neuroinformatics中发表的一篇开放权限获取论文中描述的,目的是允许在超级计算机上模拟人类大脑的1000亿个互连神经元。这项工作由Jülich研究中心...

    文章 技术小能手 2018-03-26 3618浏览量

  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(上)

    在这篇文章中,我想与大家分享8个神经网络体系结构,我相信任何一个机器学习的研究人员都应该熟悉这一过程来促进他们的工作。 为什么我们需要机器学习? 机器学习对于那些对人类来说太复杂而不能直接编码的任务是必需的。有些任务非常复杂,因此人类不可能明确地计算出所有细微差别并对其进行编码,这是不切实际的。相...

    文章 【方向】 2018-04-15 1571浏览量

  • 中科院计算所王永庆详解IJCAI 17录用论文:如何用注意力机制RNN进行信息传播建模?|IJCAI 2017

    雷锋网AI科技评论:IJCAI 2017即将举行,为此,雷锋网特邀请了部分录用论文作者对自己的作品进行详细解读,以供有兴趣的老师同学们了解作者的研究思路。本文原载于王永庆个人公众号“KingsGarden”,授权雷锋网转载,雷锋网(公众号:雷锋网)AI科技评论做了不改变原意的编辑。 另外,雷锋网即...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 862浏览量

  • 关于神经网络,你需要了解这些(二)

    关于神经网络,你需要了解这些(一) 在本文的第1部分中,我们简要概述了神经网络和深度学习。特别是,我们讨论了感知机模型、前馈神经网络和反向传播。在本节中,我们将深入学习神经网络其他的相关知识,特别是卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。 5.深度学习基础 从20世纪90年代到2006年发...

    文章 【方向】 2018-08-04 2273浏览量

  • 2018年最佳深度学习书单

    我相信你应该知道人工智能,尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。  深度学习是由少数研究人员开始的一个相对较小的领域,现在已经变得如此主流,以至于我们现在每天使用的应用程序和服务,现在都在使用深度学习来执行不久前难以想象的任务。 但深度学习并不新鲜,从20世纪40年代开始,Warren M...

    文章 【方向】 2018-03-08 13947浏览量

  • 揭秘人工智能(系列):人工智能带来的网络安全威胁

    历史表明,网络安全威胁随着新的技术进步而增加。关系数据库带来了SQL注入攻击,Web脚本编程语言助长了跨站点脚本攻击,物联网设备开辟了创建僵尸网络的新方法。而互联网打开了潘多拉盒子的数字安全弊病,社交媒体创造了通过微目标内容分发来操纵人们的新方法,并且更容易收到网络钓鱼攻击的信息,比特币使得加密r...

    文章 【方向】 2019-01-09 1251浏览量

  • 深度学习要另起炉灶,彻底抛弃反向传播?

    这是言论的主要出处: Artificial intelligence pioneer says we need to start over(http://t.cn/RpR0Q18) 以及 Fei-Fei Li 在 Twitter 上的评论: Echo Geoff's sentiment no to...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1192浏览量

  • 神经科学新突破!新算法助力超算进行人类大脑模拟

    人脑是一个令人难以置信的复杂器官,由100亿个相互关联的神经细胞组成。即使在最强大的超级计算机帮助下,目前也不可能在这种尺寸的网络中模拟神经元信号的交换。 不过,近日,一个国际研究小组已在实现E级超级计算机上模拟大脑网络迈出了决定性的一步,该项研究允许使用相同数量的计算机内存来代表人脑中较大的部分...

    文章 技术小能手 2018-03-07 4708浏览量

  • 简单入门——深度学习笔记(Part I)

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍:Deepak Shah Deepak Shah毕业于德克萨斯奥斯汀分校,徒步旅行爱好者,目前是深度学习\数据科学实习生,研究领域专注于深度学习、编程、金融等方面。 个人主页:http://www.deepakv...

    文章 【方向】 2017-03-05 7189浏览量

  • 从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN(上)

    从 Siri 到谷歌翻译,深度神经网络大步推动了机器对自然语言的理解。 迄今为止,大多数模型把语言看作是字词的平面序列(flat sequence),使用时间递归神经网络(recurrent neural network)来处理。但语言学家认为,这并不是看待语言的最佳方式,应把其理解为由短语组成的...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1562浏览量

  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    神经网络是一种机器学习算法,它可以提高许多用例(项目)的精确度。但是,很多时候我们构建的神经网络的准确性可能不令人满意,或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜的头号位置。因此,我们一直在寻找更好的方法来改善模型的性能。并且有很多技术可以帮助我们实现这一目标,本文的目标就是向各位介绍这些技术,希望...

    文章 新云newX 2020-04-21 360浏览量

  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    神经网络是一种机器学习算法,它可以提高许多用例(项目)的精确度。但是,很多时候我们构建的神经网络的准确性可能不令人满意,或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜的头号位置。因此,我们一直在寻找更好的方法来改善模型的性能。并且有很多技术可以帮助我们实现这一目标,本文的目标就是向各位介绍这些技术,希望...

    文章 咨询指导上云 2020-03-25 452浏览量

  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    神经网络是一种机器学习算法,它可以提高许多用例(项目)的精确度。但是,很多时候我们构建的神经网络的准确性可能不令人满意,或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜的头号位置。因此,我们一直在寻找更好的方法来改善模型的性能。并且有很多技术可以帮助我们实现这一目标,本文的目标就是向各位介绍这些技术,希望...

    文章 stefanie燕 2020-03-19 460浏览量

  • 能够学习的人工神经突触 人造大脑已在地平线?

    雷锋网消息,法国研究人员日前成功开发出能自主学习的人工神经突触,即 artificial synapse。他们还创建了物理模型,这对于开发更复杂的电路十分关键。研究成果在昨日发表于《Nature Communications》。 仿生学领域的一项重要目标,是模仿人脑——从大脑的机能与运转方式获取灵...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 740浏览量

  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    神经网络是一种机器学习算法,它可以提高许多用例(项目)的精确度。但是,很多时候我们构建的神经网络的准确性可能不令人满意,或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜的头号位置。因此,我们一直在寻找更好的方法来改善模型的性能。并且有很多技术可以帮助我们实现这一目标,本文的目标就是向各位介绍这些技术,希望...

    文章 【方向】 2018-05-20 4972浏览量

  • 从猫说起——深度学习的过去、现在和未来

    过去:从猫到狗 翻阅1982年第1期的《世界科学》杂志,看到这样一则消息:“1981年10月17日,在瑞典的斯德哥摩尔城举行的诺贝尔奖授奖大会上,美国加州理工学院的罗杰•握尔考特•斯佩里(Roger Wolcott Sperry)博士和加拿大出生的美国人戴维•哈贝尔教授以及瑞典的托尔斯滕•韦塞尔...

    文章 行者武松 2017-04-03 669浏览量

  • 【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩(入门系列之十一)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-06 23644浏览量

  • 亚马逊专家揭秘:如何建立自动检测乳腺癌的深度学习模型

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 本文作者Sheng Weng,现亚马逊Alexa项目组数据专家,莱斯大学应用物理专业已毕业博士生,主要研究用超快激光转化生物光子学成像及显微镜检查。 前不久,他参加了Insight Data Science的青年计划——这是一个为期7周的博士后团体的交...

    文章 行者武松 2018-01-08 761浏览量

  • 《模式识别原理及工程应用》一1.2 模式识别的主要方法

    1.2 模式识别的主要方法 1.2.1 决策理论方法 决策理论方法又称统计模式识别方法,是发展较早也比较成熟的一种方法。首先对要识别的对象数字化,变换为适合计算机处理的数字信息。一个模式常常要用很大的信息量来表示。许多模式识别系统在数字化环节之后还进行预处理,以除去混入的干扰信息并减少某些变形和失...

    文章 华章计算机 2017-08-01 872浏览量

  • 我搭的神经网络不 work 该怎么办!看看这 11 条新手最容易犯的错误

    每个人在调试神经网络的时候,大概都遇到过这样一个时刻: 什么鬼!我的神经网络就是不 work!到底该怎么办! 机器学习博客 TheOrangeDuck 的作者,育碧蒙特利尔实验室的机器学习研究员 Daniel Holden,也就是这个人: 根据自己工作中失败的教训,整理了一份神经网络出错原因清单...

    文章 玄学酱 2017-10-24 717浏览量

  • 我搭的神经网络不work该怎么办!看看这11条新手最容易犯的错误

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 每个人在调试神经网络的时候,大概都遇到过这样一个时刻: 什么鬼!我的神经网络就是不work!到底该怎么办! 机器学习博客TheOrangeDuck的作者,育碧蒙特利尔实验室的机器学习研究员Daniel Holden根据自己工作中失败的教训,整理了...

    文章 行者武松 2018-01-08 735浏览量

  • 涨姿势!用深度学习LSTM炒股:对冲基金案例分析

    今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢?语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等任务上取得了惊人的成就。 具体怎...

    文章 技术小能手 2018-03-29 11116浏览量

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