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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理解析
如果認(rèn)知系統(tǒng)基于模型,那么您需要首先了解機(jī)器學(xué)習(xí)模型是什么。與通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練來學(xué)習(xí)隱藏模式的物理模型(白盒)相反,機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一種統(tǒng)計(jì)模型(黑盒)。
2018-05-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.0萬 0
如何借助分布式GPU環(huán)境來提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練系統(tǒng)的浮點(diǎn)計(jì)算能力
雖然近年來 GPU 硬件算力和訓(xùn)練方法上均取得了重大進(jìn)步,但在單一機(jī)器上,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需要的時(shí)間仍然長得不切實(shí)際,因此需要借助分布式GPU環(huán)境來提升神經(jīng)網(wǎng)...
2018-05-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 5.7k 0
周志華團(tuán)隊(duì)和螞蟻金服合作:開發(fā)了一種分布式的深度森林算法
在現(xiàn)實(shí)世界中,許多任務(wù)都包含離散特征,當(dāng)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模時(shí),處理這些離散特征將會(huì)變得一個(gè)棘手的問題,因?yàn)槲覀冃枰獙㈦x散信息進(jìn)行顯式或隱式地連續(xù)轉(zhuǎn)...
2018-05-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能螞蟻金服 7.3k 0
一種新穎的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的圖像復(fù)原算法—RL-Restore
至此,RL-Restore算法已經(jīng)擁有了較好的工具選取策略,還需要解決對“中間結(jié)果”進(jìn)行復(fù)原的挑戰(zhàn)。前文已經(jīng)提到,由于前面的復(fù)原步驟可能引入新的未知失真...
2018-05-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像CNN 1.4萬 0
SoC中的AI和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案
歐盟所有成員國都將采用新的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(也稱為GDPR),該條例對于個(gè)人信息的收集、管理和使用有了更嚴(yán)格的規(guī)定。新法規(guī)對于消費(fèi)者數(shù)據(jù)的整理方式、必須...
2018-05-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SoC人工智能 7.9k 0
利用深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)監(jiān)督式語義分割
最近進(jìn)行語義分割的結(jié)構(gòu)大多用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),它首先會(huì)給每個(gè)像素分配最初的類別標(biāo)簽。卷積層可以有效地捕捉圖像的局部特征,同時(shí)將這樣的圖層分層嵌...
2018-05-25 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 6.7k 0
利用基于R-樹連續(xù)最近鄰查詢算法來渲染雨滴,形成了逼真的下雨天場景圖
自動(dòng)駕駛汽車將使世界各地的研究人員和制造商在很長一段時(shí)間內(nèi)都處于忙碌的狀態(tài)。這是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車在未來可能會(huì)成為公共交通的主導(dǎo),而且必須經(jīng)過徹底的安全驗(yàn)...
2018-05-25 標(biāo)簽:驅(qū)動(dòng)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛 7k 0
英偉達(dá)新技術(shù):機(jī)器人就可以模仿,這究竟是一種什么技術(shù)?
他們提出了一個(gè)可以讀取真實(shí)世界的人類演示動(dòng)作的系統(tǒng),并可以完成推斷和執(zhí)行動(dòng)作。該系統(tǒng)由一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,包括執(zhí)行感知,程序生成和程序執(zhí)行三部分。即使在...
2018-05-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)機(jī)器人英偉達(dá) 4.1k 0
可以將深度學(xué)習(xí)圖像分類器用于目標(biāo)檢測嗎?
本文緣起于一位網(wǎng)友向原作者請教的兩個(gè)關(guān)于目標(biāo)檢測的問題:①如何過濾或忽略我不感興趣的類?②如何在目標(biāo)檢測模型中添加新的類?這是否可行?
2018-05-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.5萬 0
自動(dòng)駕駛技術(shù)計(jì)算分析以及路徑規(guī)劃的問題
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是最短路算法的經(jīng)典算法之一,由E.W.Dijkstra在1959年提出的。該算法適于計(jì)算道路權(quán)值均為非負(fù)的最短路徑問題...
2018-05-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛 8.3k 0
一種基于單個(gè)單眼相機(jī)的“無標(biāo)記性能捕獲技術(shù)”MonoPerfCap
MonoPerfCap的研究人員將自己的動(dòng)作捕捉分別和2015、2016、2017的方法比較,用MonoPerfCap方法得到的結(jié)果優(yōu)于其它方法的結(jié)果,...
2018-05-23 標(biāo)簽:智能手機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.6k 0
DeepMind訓(xùn)練出了一個(gè)AI智能體,學(xué)會(huì)了類 似哺乳動(dòng)物一樣的“抄近路”能力
哈薩比斯說,要證明我們能構(gòu)建出來我們想做的那種通用智能,大腦的存在就是一個(gè)證據(jù)。所以從神經(jīng)科學(xué)中為新的算法尋找靈感,是很有道理的。但我們同時(shí)也相信這種啟...
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AIDeepMind 3.6k 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮方面所取得的進(jìn)展報(bào)告
我們對過去一年和2018年目前發(fā)表在國際頂會(huì)上的有關(guān)網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮的論文做了統(tǒng)計(jì)。由上圖可以看出在CVPR2017有10篇關(guān)于網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮的文章,到C...
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 4.6k 0
基于NumPy從頭搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分步驟詳細(xì)講解
我們從將數(shù)據(jù)傳入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始,并對輸入數(shù)據(jù)逐層進(jìn)行一些矩陣操作。在三個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的每一層上,我們將輸入和權(quán)重的點(diǎn)積加上偏置,接著將輸出傳給選擇的激活函數(shù)。
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)網(wǎng)絡(luò)層 5.4k 0
如何才能提高計(jì)算機(jī)視覺的精確度?并讓它發(fā)揮更大的作用呢?
在網(wǎng)絡(luò)安全方面,計(jì)算機(jī)視覺也已經(jīng)發(fā)揮著重要作用,例如,在一些視頻網(wǎng)站上,當(dāng)用戶試圖上傳恐怖主義內(nèi)容時(shí),人工智能系統(tǒng)會(huì)分析是否與已知的恐怖主義視頻相匹配,...
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺 4.9k 0
ICLR 是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂會(huì),更被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)的 “無冕之王”,得到了 google, Facebook, DeepMind, Amazon,IBM ...
2018-05-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU 3.5k 0
PowerVR 2NX成為驅(qū)動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用解決方案
毫無疑問,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得越來越流行,在各式各樣的產(chǎn)品中都可以找到它的相關(guān)應(yīng)用。它們會(huì)根據(jù)你的興趣自動(dòng)調(diào)整社交多媒體內(nèi)容、讓照片顯示更加好看、在AR/VR頭...
2018-05-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Arpowervr 7.2k 0
13種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)
ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元)訓(xùn)練速度比tanh快6倍。當(dāng)輸入值小于零時(shí),輸出值為零。當(dāng)輸入值大于等于零時(shí),輸出值...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.4萬 0
TCN應(yīng)該成為我們未來項(xiàng)目的優(yōu)先選項(xiàng)
但二者的一個(gè)主要不同是,CNN 可以識別靜態(tài)圖像(或以幀分割的視頻)中的特征,而 RNN 在文本和語音方面表現(xiàn)出色,因?yàn)檫@類問題屬于序列或時(shí)間依賴問題。...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 4.6k 0
利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索多巴胺對學(xué)習(xí)的作用
當(dāng)我們使用虛擬的計(jì)算機(jī)屏幕和隨機(jī)選擇的圖像來模擬一個(gè)非常相似的測試時(shí),我們發(fā)現(xiàn),我們的“元強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體”(meta-RL agent)似乎是以類似于H...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5.1k 0
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