• 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    对于神经网络来说,局部最小值是一个非常棘手的问题,因为神经网络的公式并不能保证我们能达到全局最小值。陷入局部最小值意味着我们仅对参数进行了局部优化,但在损失函数表面的某个点可能存在更优解。神经网络损失...
    文章 2019-08-28 1473浏览量
  • 纯干货:大数据挖掘方法及案例介绍(以后不会再被忽悠...

    根据建模场景进行算法选择:如描述类有分类规则、聚类分析,预测类有、神经网络、决策树、时间序列、回归分析、关联分析、贝叶斯网络、偏差检测,评估类有因子分析、主成分分析、数学公式;并结合数据情况(如离散值...
    文章 2016-05-05 5590浏览量
  • 用Python 进行深度学习

    人工神经网络的工作原理是什么?深度学习由人工神经网络构成,该网络模拟了人脑中类似的网络。当数据穿过这个人工网络时,每一层都会处理这个数据的一方面,过滤掉异常值,辨认熟悉的实体,并产生最终输出。输入层...
    文章 2018-09-15 4096浏览量
  • 演讲稿丨杨铭 深度学习发展的新趋势

    从2014年和2015年的发展情况来看,深度学习现在的非常简化的思路是,如果有个比较新的问题,要做的事情首先是把问题描述好,保证输入到最终的目的这个过程每步是可微分的,然后把其中最难的部分插入深度神经网络,...
    文章 2017-05-02 1473浏览量
  • 浅谈神经网络训练方法,Deepmind更青睐正向传播

    这是这个成果最大的意义,将能够因此构建完全不一样的神经网络模型,训练方式发生完全的改变。例如各种银行券商都很关注运维的人力问题,如何从24小时值班一刻不离,转换为分清楚机器的生命周期(大致分为上线、...
    文章 2017-08-01 1330浏览量
  • 忽悠神经网络指南:教你如何把深度学习模型骗得七荤八...

    换句话说,我们可以选取一张真实物品的图像,通过对特定像素点做出非常轻微地修改使得图像被神经网络完全识别为另一件物品—而且我们可以精准地控制这个替代品是什么: 把一只猫变成烤面包机。图像检测结果来自与...
    文章 2017-09-07 2856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 2240浏览量
  • 利用预测分析改进欠款催收策略,控制欺诈风险和信贷...

    Altair Knowledge Studio 的灵活性允许数据科学团队能够构建包括机器学习和神经网络算法在内的预测分析工作流程,而无需依赖于编写复杂的代码。Altair Knowledge Studio金融服务客户已成功解决影响风险,企业利润和...
    文章 2020-03-02 694浏览量
  • MIT CSAIL最新研究:将AI应用于流媒体视频,可获得更...

    卡耐基梅隆大学的一个研究小组最近开发了一种叫做“模型预测控制”(MPC)的方案,试图预测网络环境如何随时间变化,并基于这个模型做出优化决策。然而,这个系统的问题在于,它只会基于模型自身做出优化决策,不适合...
    文章 2017-08-01 969浏览量
  • 从头构建恶性肿瘤检测网络

    在构建乳腺癌预测神经网络过程中,我们主要分为3大部分: 1.用Python从零开始创建一个神经网络,并使用梯度下降算法训练模型。2.在该神经网络中使用威斯康星乳腺癌数据集,根据9种不同的特征,预测肿瘤是良性还是...
    文章 2019-03-18 7352浏览量
  • 转载:神经网络浅讲:从神经元到深度学习

    1986年,Rumelhar和Hinton等人提出了反向传播(Backpropagation,BP)算法,解决了两层神经网络所需要的复杂计算量问题,从而带动了业界使用两层神经网络研究的热潮。目前,大量的教授神经网络的教材,都是重点介绍...
    文章 2017-07-07 4049浏览量
  • LSTM的“前生今世”

    传统的神经网络是不能够利用电影中以前的事件的来推理以后的事件。但循环神经网络解决了这个问题。它是具有循环的网络,允许信息持续存在。在上图中,一个神经网络,A,输入Xt并输出Ht。循环允许信息从网络的一个...
    文章 2017-09-12 6685浏览量
  • LSTM的“前生今世”

    传统的神经网络是不能够利用电影中以前的事件的来推理以后的事件。但循环神经网络解决了这个问题。它是具有循环的网络,允许信息持续存在。在上图中,一个神经网络,A,输入Xt并输出Ht。循环允许信息从网络的一个...
    文章 2017-09-24 1849浏览量
  • 神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

    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 14340浏览量
  • 神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

    作者在这里列了建神经网络时所有可能做错的事情,以及他自己的解决经验。忘记规范化数据 忘记检查结果 忘记预处理数据 忘记使用正则化 使用的batch太大 使用了不正确的学习率 在最后层使用了错误的激活函数 你的...
    文章 2017-08-01 1561浏览量
  • 教你用TensorFlow实现神经网络(附代码)

    我列了一个如何处理神经网络问题的待办事项清单: 检查神经网络是否可以提升传统算法。做一个调查,哪个神经网络架构最适合即将解决的问题。通过你选择的语言/库来定义神经网络架构。将数据转换为正确的格式,并将...
    文章 2017-11-27 5325浏览量
  • 关于神经网络,这里有你想要了解的一切!

    1986年,Rumelhart,Hinton和Williams宣布了反向传播算法的发展,它们可以解决XOR等问题,于是又开启了神经网络时代。在同一年,出版了由Rumelhart和McClelland编辑的《Parallel Distributed Processing:...
    文章 2018-05-28 2753浏览量
  • 深度学习中的“深度”究竟怎么理解?

    知道了神经网络的学习过程就是学习控制着空间变换方式(物质组成方式)的权重矩阵后,接下来的问题就是如何学习每一层的权重矩阵。如何训练: 既然我们希望网络的输出尽可能的接近真正想要预测的值。那么就可以通过...
    文章 2017-08-01 1214浏览量
  • Facebook Yann LeCun一小时演讲:AI 研究的下一站是无...

    传统的思想认为,如果你没有大量的数据,神经网络应该控制在较小的规模。Yann LeCun 指出这完全是错误的。他的团队在数据不变的情况下扩展了神经网络,得到了更好的结果。他说,神经网络越大,效果就越好(当然前提...
    文章 2017-08-01 1495浏览量
  • 一张地图带你玩转机器学习

    对于分类问题,最简单的是感知器模型,从它衍生了支持向量机,logistic回归,神经网络3大分支。而神经网络又衍生了各种不同的结构。包括自动编码器,受限玻尔兹曼机,卷积神经网络,循环神经网络,生成对抗网络...
    文章 2018-07-22 2667浏览量
  • CMU机器学习学院院长Tom Mitchell:计算机模拟人脑才...

    所以就有这样一个问题,为什么不聚合起来,在研究方面,无论脑科学还是人工智能方面都是进行交叉的研究,首先计算机视觉,这个神经网络的确使得计算机的视觉发生革命性的改变,相应的神经元10%到5%的变化,这样的...
    文章 2017-05-17 1413浏览量
  • 我搭的神经网络不 work 该怎么办!看看这 11 条新手最...

    当期望的输出值是 255,神经网络开始训练时情况会极不稳定,因为实际产生的值为-1 或者 1,对大多数用来训练神经网络的优化算法来说,这和 255 相比都有巨大的误差。这将会产生巨大的梯度,你的训练误差很可能会爆表...
    文章 2017-10-24 793浏览量
  • 带你读《基于浏览器的深度学习》之二:神经网络架构

    而由于循环 cell(recurrent cell)的递归行为循环神经网络(RNN)架构常用来解决自然语言处理问题,比如,语音{文字的转化、语义模型等。只有掌握深度学习模型和它们应用的领域,才能创建高效的深度学习应用。本章...
    文章 2019-11-12 684浏览量
  • 深度|Nature:我们能打开人工智能的“黑箱”吗?

    他把电脑编程得能像“神经网络”一样工作,“神经网络”是一种以大脑为模型的人工智能(AI),比基本算法更善于处理复杂的真实世界情况。不幸的是,这样的神经网络和大脑一样也会出错,它们并不会将已经学到的内容存...
    文章 2017-08-01 1153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...

    当期望的输出值是255,神经网络开始训练时情况会极不稳定,因为实际产生的值为-1或者1,对大多数用来训练神经网络的优化算法来说,这和255相比都有巨大的误差。这将会产生巨大的梯度,你的训练误差很可能会爆表。...
    文章 2018-01-08 812浏览量
  • LSTM之父于尔根·施密德胡伯访谈:早在25年前,人工...

    自1990年开始,我们同样也对机器开始做同样的事情,即采用无监督学习训练神经网络,并进行反向调优,这个模型能够预测未来将要发生的事情。看着以前执行的操作并进行观察,学会预测未来——因为它是一个会反复出现的...
    文章 2017-08-01 1254浏览量
  • 复杂系统研究:从蚁群到互联网

    同样,对于单个神经元的行为和庞大的神经网络如何产生大脑的宏观行为,科学家们也没有弄清楚。他们不知道神经元信号的意义,不知道大量神经元如何一起协作产生整体上的认知行为,也不知道它们是怎样让大脑能够...
    文章 2017-05-02 1098浏览量
  • 机器学习是如何巧妙揭示大脑工作机制的

    此处的主角是一种标准化的神经网络RNN(循环神经网络),我们给定在各种情况下的输入到输出的映射关系,然后在有监督学习的框架下对网络进行训练-即调整网络连接权重达到模拟这个输入和输出的过程。而此时我们不需要...
    文章 2017-08-01 1098浏览量
  • 一文看尽深度学习RNN:为啥就它适合语音识别、NLP与...

    神经网络拥有“状态”以后,便能在序列预测中明确地学习并利用上下文信息,如顺序或时间成分。本文将一次性带你了解RNN在深度学习中的各种应用。读完之后,你应该能弄懂: 最先进的RNN是如何进行深度学习任务的,如...
    文章 2017-09-01 1245浏览量
  • 全球网速变慢,运营商:WiFi 和微波炉不要放在一起

    英国首相呼吁在家办公后的第二天,英国四大移动运营商沃达丰、EE、O2 和 Three 曝全部遭遇网络瘫痪,不仅无法上网,打电话、发短信都有问题。推特上的用户抱怨网速太慢 甚至无法发送 Emoji 表情,改用古董手机 ...
    文章 2020-04-02 906浏览量
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