• 可视化解释11种基本神经网络架构

    深度前馈神经网络的一个问题称为消失梯度问题,即当网络太长而无法在整个网络中反向传播有用信息时。随着更新参数的信号通过网络传播,它逐渐减小,直到网络前端的权重完全没有改变或被利用为止。为了解决这个问题,...
    文章 2020-07-02 542浏览量
  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(下)

    有两类由随机二元神经元组成的产生式神经网络:1)基于能量的神经网络,在此基础上,我们利用对称连接将二元随机神经元连接到一个波耳兹曼机器上;2)因果关系,我们在一个有向无环图中连接二元随机神经元,得到一个s型...
    文章 2018-04-15 1370浏览量
  • 神经网络语言处理工作原理被破解

    然而,在训练过程中,神经网络以甚至其创造者都无法解释的方式来不断调整其内部设置。计算机科学最近的许多工作都聚焦于千方百计的弄清楚神经网络的工作原理。在最近的几篇论文,来自麻省理工学院计算机科学人工智能...
    文章 2017-12-12 924浏览量
  • 主流的深度学习模型有哪些?

    编码器是一种从名字上完全看不出和神经网络有什么关系的无监督神经网络,而且从名字上看也很难猜测其作用。让我们看一幅图了解它的工作原理… 如上图所示,Autoencoder主要有2个部分:1.编码器(Encoder)2.解码器...
    文章 2018-01-12 713浏览量
  • 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    基本上,神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元,这些网络可以把数据处理分类,就是我们要的输出。每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重,并加上其他输入到这个神经元里的值...
    文章 2018-01-01 936浏览量
  • 谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

    相反,我们在训练AI智能体执行任务时,通常要选择一个我们认为适合为任务编码策略的神经网络架构,并使用学习算法找到该策略的权重参数。在这项工作中,我们受到自然界进化的早成行为的启发,开发了具有自然就能够...
    文章 2019-08-26 920浏览量
  • 深度学习要多深,才能了解你的心?...

    大规模id特征实时深度神经网络模型,可以处理上亿维度的id类输入特征,并通过复杂神经网络结构对不同域的特征(用户,宝贝,query)进行特征组合,解决了单一线性模型无法处理特征交叉的问题,同时也避免了人工构造高...
    文章 2017-06-21 3647浏览量
  • 智能手机跑大规模神经网络的主要策略

    完全连接的层是神经网络最常见的组成部分之一,它们曾经创造奇迹。然而,由于每个神经元都连接到前一层的所有神经元,因此它们需要存储和更新众多参数。这对速度和磁盘空间是不利的。卷积层是利用输入中的局部一致性...
    文章 2018-05-05 2128浏览量
  • 斯坦福证明神经网络能直接在光学芯片上训练

    人工神经网络是人工智能的一种,它使用连接的单元,以类似大脑处理信息的方式来处理信息。使用人工神经网络执行复杂的任务,例如语音识别,需要训练算法对输入进行分类,比如对不同的单词进行分类。虽然光学人工神经...
    文章 2018-07-30 1222浏览量
  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    第一,卷积神经网络能够利用图像的 2D 结构和图像相邻像素之间的高度相关性,从而避免在所有像素单元之间使用一对一连接(即如同大多数全连接神经网络),这有利于使用分组的局部连接。此外,卷积神经网络结构依赖...
    文章 2018-05-07 4688浏览量
  • 带你读《C#神经网络编程》之二:构建第一个神经网络

    我们将训练、测试、训练、测试、训练、测试,直到神经网络了解了数据(或无法了解,但这是其他问题)。继续训练,直到满足一些指定的停止条件,例如误差率阈值。让我们来快速了解一下在训练神经网络时会用到的一些...
    文章 2019-11-12 1493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...
    文章 2018-04-15 1665浏览量
  • Transformer原理解析——一种Open AI...的神经网络架构

    但是上述讨论的一些问题,仍然无法通过引入Attention机制的循环神经网络完全解决。例如,并行处理输入(单词)是不可能的。对于大型文本语料库,这会增加翻译文本所花费的时间。卷积神经网络 卷积神经网络有助于解决...
    文章 2019-03-21 2236浏览量
  • 能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是...

    首先设计了包含10个卷积层,4个池化层和2个全连接层的卷积神经网络BaseCNN,使用普遍的ReLU激活函数,普遍的损失函数交互熵。网络结构如图10所示。将该网络用于CIFAR10数据库中,在测试的时候实现了11.32%的错误率。...
    文章 2016-11-23 24050浏览量
  • Deepmind 开发可微分神经计算机:我们离会推理的机器...

    而最近,DeepMind 团队宣布,在 DNC 的支持下,神经网络可以接入之前不相容的外部数据,比如以传统数字模式编码的文本。这也就是说,我们离会思考的计算机更近了一步。从数学上讲,DNC 类似一个可微分的函数,这或许...
    文章 2017-08-01 1102浏览量
  • 被错误理解的人工神经网络(三)!

    全局优化算法通过将神经网络编码为权重矢量来完成,每个权重表示神经网络中连接的权重。我们可以使用大多数元启发式搜索算法来训练神经网络。这种技术在深度神经网络中效果不佳,因为它会使矢量变得太大。该图说明了...
    文章 2018-06-25 4913浏览量
  • AI 终极问题:我们的大脑是一台超级计算机吗?

    大多数神经编码的隐含意义为,神经网络活动主要呈现给大脑中的理想观察者,通常称为“下游结构”,它能以最佳方式解码信号。但这些结构处理信号的方式未知,甚至在简单神经网络功能模型中也鲜有明确假设。处理神经...
    文章 2020-06-03 528浏览量
  • AI 终极问题:我们的大脑是一台超级计算机吗?

    大多数神经编码的隐含意义为,神经网络活动主要呈现给大脑中的理想观察者,通常称为“下游结构”,它能以最佳方式解码信号。但这些结构处理信号的方式未知,甚至在简单神经网络功能模型中也鲜有明确假设。处理神经...
    文章 2020-06-03 794浏览量
  • 《Nature》子刊:不仅是语言,机器翻译还能把脑波「...

    然后将所得的序列(每个对应于一个句子)作为输入数据传递到「编码器-解码器」式的人工神经网络。网络分三个阶段处理序列: 1.时间卷积:类似的特征很可能在 ECoG 数据序列的不同点上重现,全连接的前馈网络无法利用...
    文章 2020-04-27 511浏览量
  • 该放弃正在堕落的“RNN和LSTM”了

    递归神经网络(RNN),长期短期记忆(LSTM)及其所有变体: 现在是放弃它们的时候了!在2014年,LSTM和RNN重新复活。我们都阅读过Colah的博客和Karpathy对RNN的赞赏。但那个时候我们都很年轻,没有经验。随着这几年...
    文章 2018-04-19 3370浏览量
  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    图中的模型从左到右依次是全连接的普通的前馈神经网络,局部连接的前馈神经网络和基于卷积的CNN模型网络。我们可以观察到基于卷积的神经网络隐层节点之间的连接权重参数是可以共享的。另一个操作则是池化(Pooling)...
    文章 2018-03-21 5036浏览量
  • 【重磅】Hinton大神Capsule论文首次公布,深度学习...

    结构的层次太少,只有神经元、神经网络层、整个神经网络。所以,我们需要把每一层的神经元组合起来,形成一个组,并装到“舱”(capsule)中去,这样一来就能完成大量的内部计算,最终输出一个经过压缩的结果。“舱...
    文章 2017-10-31 1799浏览量
  • 深度学习在文本简化方面有什么最新应用进展?

    这个编码过程可以采用不同的编码器,如卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN)等。而解码的过程是根据输入文本序列生成输出文本序列的过程,在大多数模型中,解码器使用的是RNN,常用的RNN节点包括标准的RNN单元...
    文章 2017-08-01 1186浏览量
  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    图中的模型从左到右依次是全连接的普通的前馈神经网络,局部连接的前馈神经网络和基于卷积的CNN模型网络。我们可以观察到基于卷积的神经网络隐层节点之间的连接权重参数是可以共享的。另一个操作则是池化(Pooling)...
    文章 2018-03-26 3059浏览量
  • 进化算法可以不再需要计算集群,开普敦大学的新方法用...

    这样的神经进化算法并不是新鲜事物,大概三十年前就有人提出过,最开始是在一项跟神经网络中的连接权重相关的研究中。神经进化算法的近期成果 下面介绍一下神经进化算法方面的近期相关工作,跟这篇论文中的成果相比...
    文章 2017-10-24 1246浏览量
  • 【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说...

    同时,人类神经网络和人工神经网络无法很好地解决另一些问题,那就是每个细节都很重要,因此无法去除信息的问题。例如,大多数人不能快速地在心里将两个数字相乘。Tishby说:“我们有一大堆类似这样的问题,改变...
    文章 2017-09-22 4375浏览量
  • 关于深度学习,这些知识点你需要了解一下

    在上图中,dropout随机舍弃神经网络层之间的连接 在上图中,连接被丢弃的概率,同时在训练时间中权重按比例缩小到pw 在机器学习竞赛中,平均很多模型通常是许多机器学习竞赛获胜者的关键,使用许多不同类型的模型,...
    文章 2018-05-31 3054浏览量
  • 脑机接口利器:从脑波到文本,只需要一个机器翻译模型

    1、时间卷积:一些类似的特征可能会在脑电信号数据序列的不同点处重现,全连接的前馈神经网络显然无法处理。为了有效学习这种规律,网络以一定的步幅为间隔,对每个间隔应用相同的时间滤波器(temporally brief ...
    文章 2020-04-01 692浏览量
  • ACM MM 论文|基于风格化对抗自编码器的图像生成算法

    尤其是对于自编码神经网络,研究者近期已经提出了相当多的正则化方法。但是,所有这些正则化方法都会在隐变量(也被称为隐藏节点)上施加一个先验分布,经常使用的是高斯分布。对于相对简单的生成任务(比如建模...
    文章 2019-02-20 1091浏览量
  • 物联网视觉技术及应用

    视觉AI处理以卷积神经网络为核心,发展出来了各种模型。CNN 在图像分类和目标检测方面优势的表现,它已成为计算机视觉和视觉跟踪的主流深度学习模型。当智能设备自带硬件加速功能时,图像数据处理模型会在智能设备...
    文章 2021-08-20 48浏览量
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