• 人工神经网络:一些误解(四)

    消除冗余变量的另一个好处是可以让神经网络的训练时间可以更短,自适应神经网络可以用来修剪冗余连接和感知器。神经网络可能需要重新训练 神经网络并不是训练完之后,就能一劳永逸的,因为神经网络可能会随着时间的...
    文章 2018-06-29 2759浏览量
  • 谷歌大脑开源TensorFuzz,自动Debug神经网络

    在这项工作中,我们利用传统软件工程中的一种技术——覆盖引导模糊测试(coverage guided fuzzing,CGF),并将其应用于神经网络的测试。具体来说,这项工作有以下贡献:我们对神经网络引入了CGF的概念,并描述了...
    文章 2018-08-02 1370浏览量
  • 神经网络中的造物者-GANs

    但是对于具有多层神经网络就没有这么直观了,多层神经网络通过训练集进行自由的自我组织,并且不同层次神经元之间相互关联,这种连接方式导致每一层神经元的功能变得模糊,我们就不得而知每层神经元究竟对应什么功能...
    文章 2017-09-16 3437浏览量
  • 一分钟发现一个引力透镜,天文学家使用神经网络探索...

    首先,科学家们制作了一个数据集来训练神经网络,这意味着生成600万张伪造的图像,显示引力透镜做什么、不做什么。然后,他们把神经网络放在数据上,让它慢慢识别模式。后来微调了一下,一个程序在眨眼之间就能识别...
    文章 2017-11-20 2124浏览量
  • 图像风格迁移(Neural Style)简史

    因为VGG19的优秀表现,引起了很多兴趣和讨论,但是VGG19具体内部在做什么其实很难理解,因为每一个神经元内部参数只是一堆数字而已。每个神经元有几百个输入和几百个输出,一个一个去梳理清楚神经元和神经元之间的...
    文章 2018-01-08 1182浏览量
  • 图像风格迁移(Neural Style)简史

    因为 VGG19 的优秀表现,引起了很多兴趣和讨论,但是 VGG19 具体内部在做什么其实很难理解,因为每一个神经元内部参数只是一堆数字而已。每个神经元有几百个输入和几百个输出,一个一个去梳理清楚神经元和神经元之间...
    文章 2017-08-02 1774浏览量
  • 写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习

    在这一章的剩余部分中,我们提供一些来自生物和统计的被寂静,来解释神经网络里面发生额了什么,之后讨论深度学习的一些神奇应用。最后,我们链接到一些资源,所以你可以自行应用深度学习,甚至穿着睡衣坐在沙发上,...
    文章 2017-10-18 1256浏览量
  • 第一本Python神经网络编程译著图书终于来啦

    是的,第一本Python神经网络编程译著图书终于来啦,它就是《Python神经网络编程》,基于Pyhthon3.5,书中使用的软件工具都是免费开源的,无需支付任何费用、也不需要一台昂贵的计算机便可以制作自己的神经网络。...
    文章 2018-04-16 4694浏览量
  • 如何快速使用Python神经网络识别手写字符?...

    如果只是想了解神经网络的基本知识,那不必阅读本文,可以先阅读《Python神经网络编程》前面2章节的内容。这是一个有趣的额外部分,所以节奏会稍微加快一些,但是我们仍然尝试使用简单的语言来解释这些想法。1.1 ...
    文章 2018-04-19 4551浏览量
  • 胶囊网络到底是什么东东?

    我们已经了解了卷积神经网络,但是:卷积神经网络要在大量的图像上进行训练(或者它们重复使用了神经网络的一部分),而胶囊网络可以很好地推广使用更少的训练数据。卷积神经网络不能很好地处理模糊性,胶囊网络却可以...
    文章 2018-08-23 2813浏览量
  • 27种神经网络简明图解:模型那么多,我该怎么选?

    除此之外,它与普通的模糊神经网络非常相似。当然,它有许多变化—如传递状态到输入节点,可变延迟等,但主要思想保持不变。这种类型的神经网络主要被使用在上下文很重要的时候——即过去的迭代结果和样本产生的决策...
    文章 2018-01-23 10296浏览量
  • GAN是一种特殊的损失函数?

    考虑到神经网络可以代替传统的损失函数,生成对抗网络就实现了这一目标。两个网络之间的相互作用,可以让神经网络执行一些以前无法实现的任务,比如生成逼真的图像等任务。本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里...
    文章 2018-12-20 2272浏览量
  • 换个角度看GAN:另一种损失函数

    万能逼近定理表明,一个具有充足隐藏单元且足够大的神经网络可以计算「任何函数」。神经网络的显式损失函数 掌握神经网络后,我们就可以构建一个神经网络以逐步逼近上文所述的猫狗分类函数,而无需显式地表达该分类...
    文章 2019-01-02 5162浏览量
  • 如何深度理解RNN?——看图就好!

    如果我们在神经网络中添加一个可以传递先前信息的循环它将会变成什么呢?这基本上就是一个递归神经网络了。RNN让循环机制充当高速公路以允许信息从一个步骤流到下一个步骤。将隐藏状态传递给下一个步骤 此信息是隐藏...
    文章 2018-09-22 4078浏览量
  • 这是所有手机运行神经网络的能力

    经过恰当训练的神经网络可以让旧手机&xff08;即使是 iPhone 3GS&xff09;上的照片看起来非常好、非常时髦。要做到这一点&xff0c;网络要观察、学习如何将来自低端设备的照片优化成像用 DSLR 相机拍出来的一样。当然&xff0c...
    文章 2021-11-29 57浏览量
  • 深度学习教程|AI应用实践策略(下)

    1.错误分析如果希望让学习算法能够胜任人类能做的任务,但学习算法还没有达到人类的表现,那么人工检查一下算法犯的错误可以了解接下来应该做什么,这个过程称为错误分析(error analysis)。假设正在调试猫分类器,...
    文章 2022-04-21 118浏览量
  • AI 的艺术梦还是很萌的,虽然我们不总能 get 到

    而数据库中需要什么类型的数据取决于神经网络的用途。神经网络是以分层思考的方式进行处理,每层都会处理当前网络正在分析问题的不同方面。举个例子,如果神经网络正在学习如果识别石头,其中一层网络会生成一个算法...
    文章 2017-08-01 917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)

    典型的前馈神经网络可以应付这些指数效应,因为它们只有少数隐藏层。另一方面,在训练长序列的RNN中,梯度可能很容易爆炸或消失 即使具有良好的初始权重,也很难检测到当前目标输出取决于来自多个时间步长的输入,...
    文章 2018-04-15 1445浏览量
  • 通过西部世界来盘点近来人工智能研究的发展

    可以清楚地看到,在图片的第五列,即使当先进的JPEG2000算法只能呈现模糊的一团,而网上使用的普通JPEG算法彻底无法成像时,神经网络依旧能够保留下一只在水前面的鸟的概念。同样的,那个看着大象的男人被保留成一...
    文章 2017-05-25 1384浏览量
  • 这些深度学习术语,你了解多少?...

    1、通过时间反向传播:它做什么以及如何做到这一点 批量标准化(Batch Normalization) 批量标准化是一种对每个小批量的层输入进行标准化的技术。它加快了训练的速度,允许使用更高的学习率。目前已经发现批量标准化...
    文章 2018-10-20 2251浏览量
  • Python神经网络是这样识别手写字符哒?

    今天,谷歌的Deepmind以神经网络为基础,能够一些非常奇妙的事情,如让计算机学习如何玩视频游戏,并且在人类历史上第一次在极其变化多端的围棋博弈中击败了世界级的大师。如今,神经网络已经成为了日常技术的核心...
    文章 2018-03-30 20653浏览量
  • 当你的深度学习模型走进死胡同,问问自己这5个问题

    你会发现,你创建的神经网络也没有能力解决这个问题,因为在语言应用这方面,没有特定的缩写规则可以神经网络去模仿。当然指定了Arkansas等同于AR的情况除外。类似这样的问题还有很多(可能在一开始你并不理解这些...
    文章 2018-01-16 924浏览量
  • 【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说...

    信息瓶颈理论的一个直接应用,便是更好地了解人类神经网络和人工神经网络可以解决哪些问题。“它给出了可以学习的问题的完整描述,”Tishby说:“这些都是我可以在输入中消除噪音,而不会损害我分类能力的问题。例如...
    文章 2017-09-22 4525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 1172浏览量
  • 斯坦福NLP课程|第3讲-神经网络知识回顾

    需要更强的非线性表达能力来区分1.9 神经网络非线性切分神经网络可以学习更复杂的函数和非线性决策边界tip:更高级的分类需要词向量更深层次的深层神经网络1.10 基于词向量的分类差异一般在NLP深度学习中:我们学习...
    文章 2022-05-05 899浏览量
  • 模糊系统架构和简单实现-AForge.NET框架的使用(四)

    我原来用AForge.net的项目中的模糊系统融入了神经网络和向量机,没法抽出来当例子,就用了个最老的自动车辆的例子。模糊系统(Fuzzy System)架构 前面零零散散说来一下有关模糊系统和模糊理论的东西,这里来个...
    文章 2015-11-30 1124浏览量
  • 深度学习与CV教程(15)|视觉模型可视化与可解释性

    对于以上步骤的解释:试图放大神经网络在这张图像中检测到的特征,无论那一层上存在什么样的特征,现在我们设置梯度等于特征值,以使神经网络放大它在图像中所检测到的特征。下图:输入一张天空的图片,可以把网络...
    文章 2022-06-14 10731浏览量
  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    神经网络可以看作是使用受限波尔茨曼机进行分层无监督预训练的一种模型,在图像识别任务中,这种无监督学习方法主要包括三个步骤: 首先,对于图像中的每个像素,对 xi 及初始化的 wij、偏置 bj、隐藏层状态 hj,...
    文章 2018-05-07 5253浏览量
  • 卷积神经网络实战(可视化部分)——使用keras识别...

    我经常会想,要是能将神经网络的过程分解,看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好!这也就是这篇博客存在的意义。高级CNN 首先,我们要了解一下卷积神经网络擅长什么。CNN主要被用来找寻图片中的模式。这个过程...
    文章 2017-04-11 21947浏览量
  • 文本验证已经过时 神经网络是验证码的大敌

    我想告诉各位的是,神经网络可以把复杂的任务变得简单易行。看看这个电脑通过学习分辨自行车照片的例子。我们的目标是让电脑分辨照片中的自行车等物,如果不用神经网络的话,就必须编程来描述自行车的特征。比如,...
    文章 2017-07-04 1591浏览量
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