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    bp神经网络映射

    的搜索结果
  • CNN卷积神经网络

    一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 (1)每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 (2)当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题: (1)权值太多,计算量太大 (2)权值太多,...

    文章 飞天小橘子 2018-05-26 1380浏览量

  • RBF网络——核心思想:把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了

    RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m。可以看到输入数据点X...

    文章 桃子红了呐 2017-11-09 1402浏览量

  • BAT资深算法工程师「Deep Learning」读书系列分享(一) | 分享总结

    雷锋网 AI 科技评论按:「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍,三位作者分别是机器学习界名人、GAN的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow,神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio(也是 Ian Goodfel...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 844浏览量

  • 【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)

    更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三...

    文章 【方向】 2017-06-08 28260浏览量

  • 独家 | 一文读懂优化算法

    一、前言 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,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧...

    文章 行者武松 2017-10-10 2075浏览量

  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

      什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2208浏览量

  • 转载 : 神经网络浅讲:从神经元到深度学习

      神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。   本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器...

    文章 巴洛克上校 2017-07-07 4049浏览量

  • 【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门系列之八)

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道...

    文章 【方向】 2017-06-25 34876浏览量

  • 用深度学习解决Bongard问题

    Bongard问题是苏联计算机科学家Mikhail Bongard提出的。从20世纪60年代,他致力于研究模式识别,并且设计了100个这样的谜题,使之成为评判模式识别能力的一个好基准。而且这些谜题对人和算法都具有挑战性。举个简单例子:   如图所示,左边的6张图片符合某种规则,而右边的图片则符合另...

    文章 【方向】 2018-03-09 4679浏览量

  • 基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

    研究背景 语音合成系统主要分为两类,拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后,合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面,物联网设备(例如智能音箱和智能电视)的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率的要求。本工作引入的深度前馈序列记忆网...

    文章 技术小能手 2018-11-01 1419浏览量

  • 【干货】机器学习常用 35 大算法盘点(附思维导图)

    在本文中,我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类,二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用,不过,本文将侧重后者,也就是根据类似的形式或功能分类。在阅读完本文以后,你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法,以及它们彼此之间的关系有一个比较深刻的了解。 事先说明一点,我...

    文章 知与谁同 2017-08-01 3151浏览量

  • 分类算法总结

          目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.       主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosti...

    文章 云栖-lxl 2015-11-28 679浏览量

  • ICASSP Oral 论文:阿里提出低计算量语音合成系统,速度提升4倍

    研究背景 语音合成系统主要分为两类,拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后,合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面,物联网设备(例如智能音箱和智能电视)的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率的要求。本工作引入的深度前馈序列记忆网...

    文章 技术小能手 2018-03-12 1581浏览量

  • 基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

    小叽导读:我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时,模型大小只有后者的四分之一,且合成速度是后者的四倍,非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。 作者:毕梦霄/Mengxiao Bi,卢恒/Heng ...

    文章 初商 2019-08-14 387浏览量

  • 基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?

    小叽导读:我们提出了一种基于深度前馈序列记忆网络的语音合成系统。该系统在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时,模型大小只有后者的四分之一,且合成速度是后者的四倍,非常适合于对内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境。 作者:毕梦霄/Mengxiao Bi,卢恒/Heng ...

    文章 技术小能手 2019-02-20 765浏览量

  • 独家 | 一文读懂深度学习

    Figure1. Deep learning导图   前言 深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics),之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism),第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(A...

    文章 行者武松 2017-08-01 2182浏览量

  • 《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法

    第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法 分类器是一种计算机程序,它的设计目标是在通过学习后,可自动将数据分到已知类别。分类器常应用在搜索引擎以及各种检索程序中,同时也大量应用于数据分析与预测领域。分类器是一种机器学习程序,因此归为人工智能的范畴。人工智能的多个领域,包括数据挖...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1775浏览量

  • 【直观梳理深度学习关键概念】优化算法、调参基本思路、正则化方式等

    引言 深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一,许多卓有建树的论文已经发表,而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用。然而,论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解,这使得初学者经常卡在一些概念的理解上,读论文似懂非懂,十分吃力。另一方面,即使有了简单易用的深度学...

    文章 技术小能手 2017-11-28 2157浏览量

  • 【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍

    本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍,利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车,在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军,还能做梦、画画,帮助进行科学发现,但同时它们也深深地让其发明者困惑,谁也没有料到所谓的“深度学习”算法能做得这么好。没有基本的原则指引这些学习系...

    文章 技术小能手 2017-09-22 4306浏览量

  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合(入门系列之十二)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-11 25904浏览量

  • 深度学习进化编年大事记

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 本文作者Andrew Fogg,可视化网页抓取网站Import.io的联合创始人。这篇文章阐明了人工智能、机器学习与深度学习的关系,进而讲述深度学习成长史,带你一文入门深度学习。 当你听到“深度学习”时,可以想象一个巨大的深度神经网络。“深度”指的是...

    文章 行者武松 2018-01-16 985浏览量

  • 清华大学邓志东教授:国内研究氛围浮躁,原创性算法太少

    雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:自去年 3 月 AlphaGo 战胜李世乭后,人工智能「突如一夜春风来」地步入人们视线,业已成为家喻户晓的一个名词。目前,以深度卷积神经网络为核心,以计算机视觉、语音识别与自然语言处理为代表的人工智能产品已经步入全面开发与大规模产业化应用阶段。这一趋...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1177浏览量

  • 《短文本数据理解(1)》一1.2 短文本理解研究现状

    本节书摘来自华章出版社《短文本数据理解(1)》一书中的第1章,第1.2节,作者王仲远,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.2 短文本理解研究现状 1.2.1 短文本理解模型概述 本节根据短文本理解所需知识源的属性,将短文本理解模型分为三类:隐性(implicit)语义模型...

    文章 华章计算机 2017-05-02 3445浏览量

  • 原来CNN是这样提取图像特征的。。。

    1.卷积操作 假设有一个5*5的图像,使用一个3*3的卷积核(filter)进行卷积,得到一个3*3的矩阵(其实是Feature Map,后面会讲),如下所示: 下面的动图清楚地展示了如何进行卷积操作(其实就是简单的点乘运算): 一个图像矩阵经过一个卷积核的卷积操作后,得到了另一个矩阵,这个...

    文章 技术小能手 2018-11-26 2426浏览量

  • 《BI那点儿事》浅析十三种常用的数据挖掘的技术

    原文:《BI那点儿事》浅析十三种常用的数据挖掘的技术 一、前沿 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Pre...

    文章 杰克.陈 2014-12-02 959浏览量

  • 人工智能在深度学习领域的前世今生

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者兰彻, 文章详细介绍了1)人工智能发展的七个重要阶段;2)深度学习在人工智能的发展;3)最后也提出作者对于深度学习挑战和未来发展的看法。 这两年人工智能热闹非凡,不仅科技巨头发力AI取得技术与产品的突破,还有众多初创企业获得风险资本的青睐,几乎每周都可以看到相...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1322浏览量

  • 《 短文本数据理解》——1.2短文本理解研究现状

    本节书摘来自华章出版社《短文本数据理解》一书中的第1章,第1.2节,作者:王仲远 编著,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2短文本理解研究现状 1.2.1短文本理解模型概述本节根据短文本理解所需知识源的属性,将短文本理解模型分为三类:隐性(implicit)语义模型、半显...

    文章 华章计算机 2017-05-02 2042浏览量

  • 论文笔记之:RATM: RECURRENT ATTENTIVE TRACKING MODEL

      RATM: RECURRENT ATTENTIVE TRACKING MODEL   ICLR 2016       本文主要内容是 结合 RNN 和 attention model 用来做目标跟踪。   其中模型的组成主要是:   1. an attention model 主要用来从输入图...

    文章 wangxiaocvpr 2016-07-03 881浏览量

  • 数据挖掘技术

     1. 引言   数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,动辄以tb计,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就...

    文章 nieson 2013-12-19 1278浏览量

  • 深度学习笔记之使用Faster-Rcnn进行目标检测 (原理篇)

    Object Detection发展介绍   Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的classifier进行分类,得到所有可能的目...

    文章 技术小哥哥 2017-11-13 2122浏览量

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