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深度学习的难点：神经网络越深，优化问题越难
这时一个问题应运而生：我们可以对更深的多层神经网络做出这种类似的保证么？不幸的是，不能。为了可证明地解决两层或多层的一般神经网络的优化问题，需要的算法将会遇到某些计算机科学中最大的未解问题。因此我们对...文章 2017-05-23 2558浏览量 -
这些深度学习术语，你了解多少？...
MLP是多层神经网络的最基本形式，如果它超过2层，则是深度神经网络。神经机器翻译（NMT） NMT系统使用神经网络在不同语言之间进行翻译，例如英语和法语。NMT系统可以使用双语语料库进行端到端的训练，这与需要手工...文章 2018-10-26 1473浏览量 -
教你用TensorFlow实现神经网络（附代码）
当你有适当类型的神经网络来解决问题时每个问题都有自己的难点。数据决定了你解决问题的方式。例如，如果问题是序列生成，递归神经网络更适合，而如果它是一个图像相关的问题，你可能会采取卷积神经网络。硬件要求...文章 2017-11-27 5514浏览量 -
神经网络与推荐系统初步简介
由于神经网络用多层结构拟合复杂的非线性关系，具有庞大的参数，并且随着网络的深入进行训练愈发困难。因此对于实际中的应用具有以下难点： 需要大量的训练数据 调参不存在合理的选择方法 对于具体应用不存在标准的...文章 2017-07-08 1524浏览量 -
斯坦福NLP课程|第3讲-神经网络知识回顾
神经网络基础1.1 分类问题基础对于分类问题，我们有训练数据集：它由一些样本组成 是输入，例如单词(索引或是向量)，句子，文档等等(维度为)是我们尝试预测的标签(个类别中的一个)，例如：类别：感情，命名实体，...文章 2022-05-05 813浏览量 -
CVPR2017精彩论文解读：直接处理三维点云的深度学习...
A：深度神经网络处理三维离散点云数据的难点主要在于点云的无序性和输入维度变化。在本篇文章中，我使用了深度神经网络中的常用对称函数:Max Pooling 来解决无序性问题，使用共享网络参数的方式来处理输入维度的变化...文章 2017-08-01 3121浏览量 -
深度学习模型训练痛点及解决方法
深度学习训练时几乎所有的工作量都是来求解神经网络中的w和b。模型训练本质上就是调整w和b的过程，如果将他们初始化为一个合理的值，那么就能够加快收敛速度。怎么初始化w和b呢？我们一般使用截断的正态分布（也叫...文章 2018-05-31 6898浏览量 -
TensorFlow实现神经网络入门篇
注意：我们可以使用不同的神经网络体系结构来解决这个问题，但是为了简单起见，我们需要实现前馈多层感知器。神经网络的常见的实现如下： 1.定义要编译的神经网络体系结构。2.将数据传输到你的模型。3.将数据首先...文章 2017-11-16 5996浏览量 -
深度学习让系统“看”懂短视频内容
1986年Hinton首次提出基于反向传播算法学习特征表示，使得多层神经网络的训练成为可能，而直到现在这一算法仍是深度神经网络训练的核心过程。由于当时硬件计算能力以及数据量有限，多层神经网络训练所需的计算消耗和...文章 2017-12-28 2872浏览量 -
【智驾深谈】深度学习驱动的自动驾驶新主流框架盘点...
深度神经网络由一些列简单可训练的神经元组成，这些单元相互协作可以学习完成甚至像驾驶这样的复杂任务。深度学习可以说是计算机从数据中提取决策依据的一个过程。与传统的基于算法的系统相比，其最大的不同在于给定...文章 2017-08-01 2474浏览量 -
GMIS 2017|NIPS最佳论文作者之一吴翼：价值迭代网络
训练好的神经网络可以在训练中出现过的地图上表现完美&xff0c;但是在没有见过的测试地图上&xff0c;它并不能很好的完成任务。那么为什么反应式网络不能很好的泛化呢&xff1f;我们之前讨论的任务都需要连续做出一些决策。...文章 2021-11-28 59浏览量 -
图神经网络从入门到入门（上）
三、图神经网络的几个经典模型与发展1.Graph Convolution Networks(GCN)[5]GCN可谓是图神经网络的“开山之作”&xff0c;它首次将图像处理中的卷积操作简单的用到图结构数据处理中来&xff0c;并且给出了具体的推导&xff0c;...文章 2022-06-08 17浏览量 -
【技术短文】基于深度负相关学习的人群计数方法
深度卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）是最成功的深度模型之一，在计算机视觉领域有着广泛的应用。CNN 凭借特有的卷积–池化(Convolution-pooling)结构获的特征对平移、缩放和旋转具有不变性，相比...文章 2018-07-19 2498浏览量 -
深度学习界明星：生成对抗网络与Improving GAN
这其实就是一个简单的二分类问题，这个问题可以用前面介绍过的很多方法去处理，比如Logistic 回归、多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等。上面是生成对抗网络的简单解释，可以通过代码更清晰地展示整个过程。...文章 2017-11-13 2812浏览量 -
《面向机器智能的TensorFlow实践》一导读
4.6 多层神经网络 4.7 梯度下降法与误差反向传播算法 第三部分 用TensorFlow实现更高级的深度模型 第5章 目标识别与分类 5.1 卷积神经网络 5.2 卷积 5.2.1 输入和卷积核 5.2.2 跨度 5.2.3 边界填充 5.2.4 ...文章 2017-05-02 3253浏览量 -
深度学习笔记
MLP(多层神经网络)作为最后的分类器&xff1b;层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度&xff1b;LeNet5 有三个卷积层、一个全连接层和一个高斯连接层&xff1b;第一个卷积层 6 个卷积核&xff0c;尺寸 55&xff0c;共(55&43;1)*6&61;...文章 2022-01-24 27浏览量 -
深度学习笔记
MLP(多层神经网络)作为最后的分类器&xff1b;层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度&xff1b;LeNet5 有三个卷积层、一个全连接层和一个高斯连接层&xff1b;第一个卷积层 6 个卷积核&xff0c;尺寸 55&xff0c;共(55&43;1)*6&61;...文章 2022-01-24 25浏览量 -
神经网络基础知识笔记
单层神经网络能力有限，通常都会将多个单层神经网络的输出和输入相连，组成多层神经网络。多层神经网络模型 多层神经网络的层数从1开始计数，第一层为输入层，第$L$层为输出层，其它的层称为隐含层。每一层神经网络...文章 2017-05-16 4007浏览量 -
ALI的Tensorflow炼成与GAN科普
虽然提到了最简单的两个Tensorflow，tf.Variable()和tf.placeholder()，但是在本文中，不深入解释更多的关于TensorFlow的运用以及神经网络是如何搭建的。最后，我们将结果组合成模型。使用Tensorflow建立ALI模型 ...文章 2018-03-15 1090浏览量 -
隐藏在摄像头里的AI
其实这个问题已经困扰了计算机视觉科学家大概半个多世纪的时间，从计算机被发明开始大家就在思考这个问题，直到最近几年才有了一个比较正式的回答，就是我们经常提到的深度学习，具体来说是一个多层卷积神经网络。...文章 2018-07-24 2106浏览量 -
ECCV 2018|Pixel2Mesh：从单帧RGB图像生成三维网格...
对于输入图像，设计一个多层的卷积神经网络，用于提取图片不同层次的特征。对于输出三维网格，设计了 3 个级联的变形模块，由图神经网络构成。Perceptual feature pooling 层可根据网格顶点坐标得到投影的图片特征，...文章 2018-09-10 7614浏览量 -
每周论文清单：高质量文本生成，多模态情感分析，还有...
arXiv 上发表论文提出对于神经网络图像标注系统（neural image captioning system）的对抗样本生成方法。实验结果显示图像标注系统能够很容易地被欺骗。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1321 ...文章 2017-12-14 3184浏览量 -
【深度学习之美】激活引入非线性，池化预防过拟合...
其实，欠拟合比较容易克服，比如在决策树算法中扩展分枝，再比如在神经网络中增加训练的轮数，从而可以更加“细腻”地学习样本种的特征。相比而言，要克服过拟合，就相对困难得多。在过拟合里，构建的模型必须...文章 2017-08-11 26796浏览量 -
揭秘IPHONE X刷脸认证的技术奥秘
常用的人脸识别技术采用的是x60人脸区域(patch)的多层卷积神经网络(CNN)。CNN有三个核心，局部感知、全值共享、时间或空间亚采样，这三种思想的结合保证了在一定程度上获得位移、尺度和形变不变性，用这种方法学习...文章 2017-09-14 11511浏览量 -
独家|一文读懂优化算法
其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络...文章 2017-10-10 2407浏览量 -
深度学习在目标跟踪中的应用
目前基于深度学习的目标跟踪算法采用了几种思路来解决这个问题，下面将依据思路的不同展开介绍，并在最后介绍目前跟踪领域出现的运用递归神经网络(recurrent neural network)解决目标跟踪问题的新思路。一、利用辅助...文章 2017-08-01 1187浏览量 -
一文读懂智能对话系统
目前比较新的方法如下图，利用深度卷积神经网络体系结构改进模型，学习消息和响应的表示，或直接学习两个句子的相互作用表示，然后用多层感知器来计算匹配的分数。2.2 多轮回复匹配 近年来，基于检索的多轮会话...文章 2018-01-29 4231浏览量 -
从传统 CAD 到深度学习驱动的影像系统：智能医疗落地...
这两个技术的运用大幅度减少了训练多层神经网络的时间。他给多层神经网络相关的学习方法赋予了一个新名词——“深度学习”。2012年，Hinton 教授的研究团队参加了斯坦福大学李飞飞教授等组织的 ImageNetILSVRC 大...文章 2017-08-01 959浏览量 -
全解卷积神经网络，并分享9篇必读论文
卷积神经网络CNN，虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物，但在近些年的机器视觉领域，它是最具影响力的创新结果。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...文章 2018-01-26 4330浏览量 -
带你读《6G需求与愿景》第三章6G...网络的演进展望（二）
分布式训练经典卷积神经网络&xff0c;可明显提升加速比。图 3-15边缘计算节点分布式训练的性能提升 仿真实验比较 1&xff5e;64个分布式训练节点&xff0c;带宽为 10Mbit/s&xff0c;分布式训练 AlexNet网络的加速比。通用...文章 2021-10-16 58浏览量
