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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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一個基于PyTorch的幾何深度學習擴展庫,為GNN的研究和應用再添利器
作者在論文中寫道:“這是一個 PyTorch 的幾何深度學習擴展庫,它利用專用的 CUDA 內核實現了高性能。它遵循一個簡單的消息傳遞 API,將最近提...
顧名思義,“表示”(representation) 就是信息在網絡中編碼的方式。當一個單詞、一個句子或一幅圖像 (或其他任何東西) 作為輸入提供給一個訓...
在這篇題為《將擬勢函數視為隨機梯度下降損失函數中的隱式正則項》的論文中,作者提出了一種統一的方法,將擬勢作為一種量化關系的橋梁,在SGD隱式正則化與SG...
神經網絡的邏輯與此不同,如果一個神經網絡被訓練學習英語,那么其會通過調用參數解決英語問題。如果你想教它學習西班牙語,那么神經網絡對于西班牙語的認知就會覆...
加州大學伯克利分校的吉滕德拉?馬立克(Jitendra Malik)以及其他11位機器學習專家近期發表了一項研究成果。在這項研究中,他們使用了一份帶有詳...
傳統機器學習正在凸顯它的不足。為了解決此問題,伯克利大學人工智能實驗室教授繼2017年提出元學習后,又提出在線元學習。不僅可以解決傳統學習的不足,同時也...
在本篇文章中,我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習,并且上手相關的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開...
現實中的自然語言處理面臨著多領域、多語種上的多種類型的任務,為每個任務都單獨進行數據標注是不大可行的,而遷移學習可以將學習的知識遷移到相關的場景下
說起Deepfake的工作機制,它有點類似各語言間的互相翻譯,先用深層神經網絡(Deep Neural Networks,簡稱DNN)的機器學習系統,檢...
除了眾所周知的 Deepfake 這樣的換臉技術外,今天要介紹的是與人們息息相關的指紋,它被廣泛應用于指紋鎖、手機、安檢等應用場景中,有極高的安全等級。...
本文提出了一種基于生物力學的遞歸神經網絡(Bio-LSTM),該網絡可以在全局坐標系下預測行人的位置和三維關節體位姿,該網絡能夠同時預測多個行人的姿態和...
人工智能主要是為了解決預測(回歸)和分類兩大問題。在生活中,預測的例子有很多,比如根據房屋面積等信息預測房屋的價格,或是根據前幾年的銷售額,預測今年的銷...
需要大量的注釋數據;難以在標準測試集外取得良好表現;對于數據的微小變化尤為敏感。這都是近年來深度學習被詬病的缺陷。
然而,對于古漢語(文言文),尤其是詩詞的分詞處理可沒有這么簡單,因為單字詞占古漢語詞匯統計信息的80%以上,再加上古漢語微言大義,字字千鈞,所以針對現代...
在本文中,我們將重點介紹BERT在多標簽文本分類問題中的應用。傳統的分類問題假定每個文檔都分配給一個且只分配給一個類別,即標簽。這有時也被稱為多元分類,...
2019-02-20 標簽:神經網絡數據庫Transformer 9358 0
如果讓AI自行理解人類顏值的意義,我們會不會得到更好的效果?
本文沒有使用基于心理學發現的低級面部幾何特征,而是提出了一種關于面部特征(如眉毛形狀、鼻子大小、頭發顏色)與面部吸引力之間相關性的新研究。該研究受到 L...
深度卷積網絡因其能夠從大量圖像數據集中學習而獲得成功。 Dmitry Ulyanov的論文“Deep Image Prior”表明,為了解決像圖像恢復這...
新智元今天為大家推薦一份PPT綜述,作者是斯坦福大學的多位博士后和博士生。這篇綜述由基于神經網絡和圖網絡的任務入手,對圖神經網絡的建立、架構、訓練模式和...
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