• 深度学习之四大经典CNN技术浅析|硬创公开课

    而ILSVRC 2015年冠军——152层ResNet的成绩达到错误率3.57%已经超过了人眼这说明卷积神经网络已经基本解决了ImageNet数据集上的图片分类问题。图1  历届ILSVRC比赛代表性模型的成绩及其神经网络深度 前面提到的...
    文章 2017-08-01 2369浏览量
  • 可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(四)

    1、时间卷积网络(TCN)是基于最近提出的最佳实践(如扩张卷积和残差连接)设计的,它在一系列复杂的序列建模任务中表现得明显优于通用的循环架构。2、TCN表现出比循环架构更长的记忆,因此更适合需要较长的历史记录...
    文章 2019-01-30 1655浏览量
  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    左上:列出了各种不同网络架构的监督学习,比如标准的神经网络(NN)可用于训练房子特征和房价之间的函数,卷积神经网络(CNN)可用于训练图像和类别之间的函数,循环神经网络(RNN)可用于训练语音和文本之间的函数...
    文章 2018-03-12 3105浏览量
  • 工程师如何给女友买包?问问阿里“百事通”

    解决门控卷积神经网络位置信息丢失的问题,我们在输入矩阵中引入位置向量,以保证卷积过程中模型对于位置信息的敏感性。同时,我们将词性信息(POS tag)引入输入矩阵,词性信息中所包含的句法和词法信息能够更好...
    文章 2019-07-26 1077浏览量
  • 【重磅】Hinton大神Capsule论文首次公布,深度学习...

    它在解决的是错误的问题 我们想要的是 equivariance,不是 invariance。想要的是 Disentangling,而不是 discarding。它无法使用基本的线性结构 它不能利用能够完美处理图像中大量variance的自然线性流形。池化对于...
    文章 2017-10-31 1785浏览量
  • LeCun、Bengio、Hinton三巨头曾合体,Nature发文综述...

    深度卷积网络给图像、视频、语音与音频处理带来了极大突破,同时循环神经网络则给诸如文字及语音的顺序数据研究带来了希望。机器学习在许多方面都造福了现代社会:从网页搜索到电商网站上基于社交网络内容筛选做出的...
    文章 2018-04-09 2621浏览量
  • 【计算机视觉必读干货】图像分类、定位、检测,语义...

    针对你的任务,如何设计网络?当面对你的实际任务时,如果你的目标是解决该任务而不是发明新算法,那么不要试图自己设计全新的网络结构,也不要试图从零复现现有的网络结构。找已经公开的实现和预训练模型进行微调。...
    文章 2018-01-24 7545浏览量
  • 工程师如何给女友买包?问问阿里“百事通”

    解决门控卷积神经网络位置信息丢失的问题,我们在输入矩阵中引入位置向量,以保证卷积过程中模型对于位置信息的敏感性。同时,我们将词性信息(POS tag)引入输入矩阵,词性信息中所包含的句法和词法信息能够更好...
    文章 2019-12-28 511浏览量
  • Tensorflow入门1-CNN网络及MNIST例子讲解

    而深度学习就相对单纯一些,据我所知,目前比较流行的深度学习算法就只有CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络)和DNN(深度神经网络)。DNN是整个深度学习的基础,后面的CNN和RNN其实都是基于DNN来做的,CNN...
    文章 2018-05-09 6205浏览量
  • 【深度学习会被可微分编程取代?...

    在实践中,有一些被广泛使用的模型,比如循环层和卷积层。这些神经网络模式只是高阶函数,也就是把函数作为参数的函数。类似的情况已经在函数编程中得到了广泛的研究。实际上,很多这些网络模型都与常见的函数相对应...
    文章 2018-01-08 1777浏览量
  • 我们压缩了一批深度学习进阶“传送门”给小白

    我们将覆盖到的所有神经网络框架都是受"人们是如何学习解决问题"这一想法而驱动的。那么对于图片识别是怎么做的呢?当人类判断一幅图片里有什么的时候,我们首先寻找概要层次的一些特征,例如说分支啊,鼻子,或者...
    文章 2017-12-21 1650浏览量
  • 如何实现模拟人类视觉注意力的循环神经网络?

    在配置传感器资源的时候,agent也会受到一个奖励信号r,比如在识别中,正确分类r是1,错误分类r是0,agent的目标是最大化奖励信号r的和: 梯度的近似可以表示为: 公式(1)也叫做增强学习的规则,它包括运用当前的...
    文章 2017-08-02 990浏览量
  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络,将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛(相当于机器视觉界的奥林匹克)时,它就开始声名大噪了。从那时起,一票公司开始在它们的核心服务中使用深度学习技术。...
    文章 2018-01-26 4214浏览量
  • 2018年最佳深度学习书单

    你将获得关于Tensorflow API的深入知识,如何在大型数据集上训练神经网络以及如何卷积网络,循环网络,LSTM和强化学习中使用TensorFlow。本书的确需要一些基本线性代数和微积分的背景知识,但这是一本实用的书,...
    文章 2018-03-08 14051浏览量
  • 辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题...

    简介 早在2009年,深度学习还只是一个新兴领域,只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天,深度学习正在被用来开发那些过去被...27在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合?A.Dropout B.正则化 C.批规范化 D....
    文章 2017-05-23 2606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 2019-11-12 657浏览量
  • 生物智能与AI——关乎创造、关乎理解(上)

    然而,目前尚不清楚大脑如何解决这个问题。真实的情况是,大脑使用本地学习规则解决它:即每个突触仅使用物理上可用的信息来调整其强度,例如,由突触连接的两个神经元的电活动来奖励和惩罚的任何神经调节输入。解释...
    文章 2018-12-14 1171浏览量
  • 谷歌AI自动重构3D大脑,7天完成人类10万小时标注任务

    谷歌和马克斯普朗克研究所的研究人员则提出了一种模拟生成神经网络的“floor-filling Networks”模型,将两个步骤结合起来,新算法从特定像素位置开始生长,并使用循环卷积神经网络(Recurrent convolutional neural...
    文章 2018-07-18 1295浏览量
  • 深度学习的关键术语

    也就是说,如果仅仅了解人工神经网络的灵感,它确实能让我们看到生物神经元如何在很高的水平上工作。我们感兴趣的生物神经元的主要组成部分是: 核:保存遗传信息(即,DNA)。细胞主体:处理输入激活,并将其转换成...
    文章 2018-03-19 3206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

    2、编码器循环神经网络:经过时间卷积的处理会产生特征序列,把特征序列输入到编码器循环神经网络里面,然后,神经网络的隐藏层会提供整个序列的高维编码,这个编码与长度无关。3、解码器循环神经网络:在解码阶段,...
    文章 2020-04-01 670浏览量
  • 独家|一文读懂深度学习

    其中,表示前t次迭代过程中参数θ梯度的平方和,ε则是一个很小的值,防止出现分母为0的错误。Adagrad的优点就是适合处理梯度稀疏的情况,缺点是仍然需要认为设定一个全局的学习率η,需要计算参数梯度序列的平方和...
    文章 2017-08-01 2223浏览量
  • 带你读《TensorFlow自然语言处理》之二:理解...

    然后,我们将执行一些与神经网络相关的操作(例如,卷积运算、定义损失函数和优化方法)。接下来,我们将学习如何使用作用域来重用和有效管理TensorFlow变量。最后,在练习中应用这些知识,实现一个可以识别手写数字...
    文章 2019-11-11 786浏览量
  • 独家|一文读懂TensorFlow基础

    如果读者在安装中遇到问题,可根据错误提示在网上搜索解决办法。安装后,可在命令行下启动Python或打开Jupyter Notebook,执行下面的语句验证TensorFlow是否安装成功。gt;gt;gt;import tensorflow as tf 用tf引用...
    文章 2017-09-01 2840浏览量
  • 基于深度学习的智能问答

    鉴于近几年卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在NLP领域任务中表现出来的语言表示能力,越来越多的研究人员尝试深度学习的方法完成问答领域的关键任务。例如问题分类(question classification),答案选择...
    文章 2016-08-03 31042浏览量
  • 从起源到具体算法,这篇深度学习综述论文送给你

    本报告简要概述了深度学习方法的发展,包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)(包括长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU))、自 编码器(AE)、深度信念网络(DBN),生成对抗网络...
    文章 2018-03-19 2773浏览量
  • 深度学习进化编年大事记

    LeCun是深度学习领域中的另一个“摇滚明星”,他发现了如何在光学字符识别和计算机视觉上使用卷积神经网络(CNN),因此被称为卷积网络之父。1989年,他将卷积神经网络和反向传播理论结合起来,创造出能“读懂”手写...
    文章 2018-01-16 985浏览量
  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    下面介绍两个非常典型且常用的深度学习神经网络:一个是卷积神经网络(CNN),另外一个是循环神经网络。1.卷积神经网络 卷积神经网络有两个基本核心概念,一个是卷积(Convolution),另一个是池化(Pooling)。讲到...
    文章 2018-03-26 3043浏览量
  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    下面介绍两个非常典型且常用的深度学习神经网络:一个是卷积神经网络(CNN),另外一个是循环神经网络。1. 卷积神经网络:卷积神经网络有两个基本核心概念,一个是卷积(Convolution),另一个是池化(Pooling)。讲...
    文章 2018-03-21 5016浏览量
  • 新手神器!不用部署深度学习环境、上传数据集!...

    看看别人如何增加层数和如何调节高阶参数的。如果你有强大的计算能力,你可以设计一个程序和调节高阶参数。当你完成了运行工作,你应当为你的GPU云降低运转速度比如通过取消FloydHub网页仪表盘来结束工作。后续 在...
    文章 2017-11-09 2979浏览量
  • 从RNN到LSTM,性能良好的神经网络到底是如何工作的?

    那么RNN是如何实现这种效果的呢?而这也是本次课程的重点所在。接下来将从以下几个方面进一步阐述RNN的原理及其更深层次的应用: 1、RNN原理,包括网络结构和Attention机制。2、RNN的不足之处,并且引申出它的一个...
    文章 2018-04-02 14006浏览量
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