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    函数链神经网络怎么玩

    的搜索结果
  • 首个端到端神经网络,看AI在游戏时注意什么

    那么,端到端神经网络玩跳一跳是怎么实现的呢?估计有很多朋友的第一反应是:难道是用深度增强学习(Deep Reinforcement Learning),也就是AlphaGo的方法?老实说,我一开始也是打算这么干的,但是具体分析后发现并...

    文章 技术小能手 2018-01-11 2864浏览量

  • 深度学习系列2:卷积神经网络

    神经网络计算出每个神经元的参数之后,我们需要将它们的计算结果作为参数输入到激活函数中。人工神经网络基本上由矩阵乘法组成,如果我们只使用线性计算的话,我们只能将它们一个个叠加在一起,并不能做成一个很深...

    文章 玄学酱 2017-10-16 924浏览量

  • BAT资深算法工程师「Deep Learning」读书系列分享(一...

    这个算法主要是几种典型的神经网络,从DFN,也就是深度前馈网络,开始,接下来分别演化到了怎么用正则、怎么优化。还有下面一部分的CNN,它是前馈网络的一种扩展,其实,RNN也是前馈网络衍生出来的,当然CNN是绝对...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 844浏览量

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  • 干货|算法工程师入门第二期——穆黎森讲增强学习(一...

    第一个问题是神经网络的计算代价较大,所以对函数的形式从上图左边所示调整为右边,一次计算就能得出这个state下所有action的Q值。第二个问题是,在RL中,agent和environment交互所得到的transition序列的数据不是...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1039浏览量

  • 手把手教你转谷歌TensorFlow|硬创公开课

    怎么根据自己的需求改进神经网络?怎样跟据自己需求改进网络架构这个问题比较泛。大致讲要根据自身应用问题的特殊性调整。例如,卷积神经网络主要用于图像识别,因为图像中的每个像素都与其邻近像素关连,而全部的...

    文章 青衫无名 2017-08-01 763浏览量

  • 深度学习网络教你如何自拍!

    如果你对什么人工智能,大脑,奇点着迷,那可以把这个函数说成是一个“深度神经网络”,这些滤波器是神经元,而整个卷积神经网络就是一种自适应的模拟视觉皮层组织。训练 ConvNet 卷积神经网络的一个优点就是你可以...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1801浏览量

  • 神经网络和机器学习基础入门分享

    可以看到x1和x2变量作为神经网络的输入,当它们取不同的0或1值时,其结果通过sigmod函数计算的值是不同的。它模拟了整个AND运算。该图中神经网络共有三层(注输入层不是神经细胞,神经细胞只有两层): 输入层中的每个...

    文章 小珞珞 2015-11-03 6843浏览量

  • Language Understanding for TextGames using Deep ...

    深度增强学习,这里专指DQN(Deep Q-Network),是将深度学习模型引入到了传统的Q-Network中,用深度神经网络来近似Q函数,构造输入和输出数据,进行端到端的训练来学习这个问题。deepmind那两篇有名的paper,...

    文章 青衫无名 2017-08-01 846浏览量

  • 这篇文章教你如何用神经网络破朋友圈纪录!

    激活函数为整个网络引入了非线性特性,这也是神经网络相比于回归等算法拟合能力更强的原因。常用的激活函数包括sigmoid、tanh等,它们的函数表达式如下: sigmoid函数 tanh双曲正切函数 这里可以看出,sigmoid函数的...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1366浏览量

  • [转载]Meta Learning单排小教学

    简单一句话就是Deep Learning研究一个从x到y的映射mapping,只是这个映射函数f是用一个端到端的深度神经网络来表示: 如果是计算机视觉中的图像识别,那么x就是图片,y就是标签;如果是自然语言处理中的文本翻译,...

    文章 marsggbo 2018-10-10 967浏览量

  • 深度学习零基础进阶第三弹​|干货分享

    Mnih 所写的《Playing atari with deep reinforcement learning》将卷积神经网络和 Q Learning 结合,使用同一个网络 Atari 2600(也就是打方块)这类只需要短时记忆的 7 种游戏。结果显示,这种算法无需人工提取...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1826浏览量

  • “GAN之父”Goodfellow与网友互动:关于GAN的11个问题...

    所以你需要连续运行 12000 个神经网络,每一个神经网络的输出被用作下一个神经网络的输入。每一秒合成语音需要两分钟的计算时间,因此神经网络无法进行即时会话。软、硬件效率的提升最终能让它更快。但现在看来,...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1401浏览量

  • 【云周刊】第173期:直击数博|阿里胡晓明:用100亿的...

    随着神经网络的发展,很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别,在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。如果你真的有兴趣将机器学习作为一门学科,深入了解深度学习网络...

    文章 场景研读 2018-06-03 6349浏览量

  • NAACL 2019最佳论文:量子概率驱动的神经网络(附代码...

    提到这一个例子的目的是说明,因为神经网络内部本身的约束非常少,神经元的值可以在任意的取值区间,这使得神经网络只是被当做一个黑盒子去拟合输入输出,其内部的机制并不能够被大家所清晰地理解。因此,目前的神经...

    文章 初商 2019-08-26 883浏览量

  • Facebook 田渊栋详解:深度学习如何进行游戏推理?

    第一部分,通过人类游戏先去训练一个神经网络下棋,不然对于神经网络来说每个步骤要往怎么下子都不知道,如果你随便搜,很多东西都搜不到,所以需要人类棋谱先进行训练。这其实是围棋革命的开始,可以训练出很好的...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 869浏览量

  • 机器学习必备手册

    摘要:本文介绍了神经网络中的两种常用激活函数——softmax与sigmoid函数,简单介绍了其基本原理、性质及其使用,并用python进行了实例化演示,在文章的最后总结了两种激活函数的区别。14.新颖训练方法——用迭代...

    文章 【方向】 2017-10-03 17608浏览量

  • OpenAI最新发现:在参数空间增加噪声,易于实现,并能...

    在OpenAI的探索之下,这种方法现在可以用在更多地方了,比如用在基于深度神经网络的策略中,或是用在基于策略和策略无关的算法中。图4:加入行为空间噪声训练的模型 图5:加入参数空间噪声训练的模型 如图4、图5所示...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 957浏览量

  • AI 初学者入门指南:深度学习的五级分类

    该级别包含全连接神经网络(fully connected neural network,FCN),卷积神经网络(convolution network,CNN)和它们之间的各种组合。这些系统把一个高维度矢量作为输入,得到单个结果,一般是对输入矢量的分类。...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1315浏览量

  • 独家|使用Python的OpenAI Gym对Deep Q-Learning的实操...

    这里有一个想法——如果我们用机器学习模型(比如神经网络)来估计这些Q值会怎么样?好吧,这就是DeepMind算法背后的想法,它使得谷歌以5亿美元收购DeepMind!三、Deep Q-Learning的简介 在深度Q学习中,我们使用...

    文章 初商 2019-08-25 1183浏览量

  • 惊!C++竟然还能有这种操作——高性能深度学习库(DLL...

    近年来,该库已经可以处理人造神经网络(ANN)和卷积神经网络(CNN)。该网络还可以训练常规的自动编码器,还提供了几个高级层,如Dropout或批次规范化(BN),以及自适应学习率技术,如Adadelta和Adam。该库还集成...

    文章 【方向】 2017-10-08 4341浏览量

  • 1024程序员|我如何从零基础转行成为一个自信的前端

    我买的课程覆盖前端后端,深度学习,区块开发等。我只把前端课程的 2/3 学了,其它的真学不动了,大多数属于冲动消费…… 我学习的课程部分截图 这部分我就不详细介绍课程了,只推荐三个老师。一是 Stephen Grider...

    文章 技术小能手 2018-10-24 2217浏览量

  • 如何管教AI的行为举止?OpenAI早已开始研究,而这只是...

    现代计算机视觉的基础是深度神经网络,它们是一类模式识别系统,在经过大规模数据训练以后就可以学会特定的任务。用成千上万张狗的照片训练过以后,神经网络就可以学会识别一条狗。Facebook 就是用这样的方式识别...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1169浏览量

  • 阿尔法狗是怎么用机器学习做决策的

    当然,这还不是训练的终结,此处的神经网络只在描摹高手的动作,而之后我们要让他能够赢,好比在实践中理解和优化高手的招术,这就是训练的第二步,用强化学习方法,训练网络连接系数,具体方法即让现有的策略网络和...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1109浏览量

  • 传奇工程师卡马克入坑 AI:徒手一周实现反向传播和 ...

    当卡马克对 AI、神经网络、深度学习产生兴趣,决定探索一下这些新技术时,他没有直接安装 TensorFlow 或 PyTorch,而是花了一个星期的时间,通过逐一编写各个功能模块代码,并进行了 MNIST 实验,从头开始实现 CNN ...

    文章 技术小能手 2018-03-12 4042浏览量

  • AI 从业者该如何选择深度学习开源框架丨硬创公开课

    Keras 本身并不具有底层运算协调的能力,Keras 依托于 TensorFlow 或者 Theano 进行底层运算,而 Keras 自身提供神经网络模块抽象化和训练中的流程优化。可以让用户享受快速建模的同时,具有很方便的二次开发能力,...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1433浏览量

  • 从NNVM看2016年深度学习框架发展趋势

    计算图最早的出处应该是追溯到Bengio在09年的《Learning Deep Architectures for AI》,Bengio使用了有向图结构来描述神经网络的计算: 如图,符号集合{*,+,sin} 构成图的结点,整张图可看成三部分:输入结点、输出...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1222浏览量

  • 2016十大 AI 演讲盘点,大牛们都发表了什么真知灼见?

    Jeff Dean 认为,神经网络能从数据中学习真正复杂的函数。从一端输入内容转换成另一端的输出内容。他也提及机器学习领域的发展速度非常之快,因为一篇论文发布之后,全球对人工智能有研究的机构都会下载它,并对内容...

    文章 青衫无名 2017-08-01 798浏览量

  • 【史上最有趣论文】物体检测经典模型YOLO新升级,就看...

    我们使用Darknet神经网络框架进行训练和测试[12]。具体做法和结果 YOLOv3的表现非常好!请参见表3。就COCO奇怪的平均mean AP指标而言,它与SSD的变体性能相当,但速度提高了3倍。不过,它仍比RetinaNet模型差一些。...

    文章 技术小能手 2018-03-27 2997浏览量

  • 【田渊栋报告】游戏中的人工智能:成就与挑战|ICML ...

    其中通过像素点采样来进行光线跟踪,然后用神经网络插值这个效果实在太漂亮,眼看着图形学界折腾了十数年的实时光线跟踪就要被深度学习两三下做成了。之后他介绍了EA在AI上的进展,他们用online+offline A3C对一个3D...

    文章 知与谁同 2017-08-14 960浏览量

  • 战胜柯洁后,AI在悄悄潜入人类下一个智慧堡垒

    因为深度学习或者神经网络是非常适合去做这种表示学习的,可以表示成一个复杂的函数。policy或者value用神经网络去逼近的话,在工程上或者效率上是非常好的提升。以AlphaGo的例子来讲,在训练的时候分成三个阶段,...

    文章 技术小能手 2017-06-16 1894浏览量

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