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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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深入探討深度學習,尤其是非常擅長與理解圖像的深度卷積神經網絡
激活函數的使用不會改變我們這個簡單的紅綠燈模型的結果(除了閾值需要是0.5而不是0),但激活函數的非線性對于使神經網絡能夠建模更復雜的函數是必不可少的。...
膠囊網絡是 Geoffrey Hinton 提出的一種新型神經網絡結構,為了解決卷積神經網絡(ConvNets)的一些缺點,提出了膠囊網絡。
2019-02-02 標簽:神經網絡 6165 0
人類的視覺識別學習過程是怎樣的?我們能否研究這些不同的來源?
學習是人類認知的核心屬性,是人工智能長期追求的目標。我們正處于在人類和人工智能領域產生出新見解的臨界點,這些見解將通過明確地將人類認知、人類神經科學和機...
今年計算機視覺頂會CVPR舉行時,英偉達團隊的一篇能讓手機拍攝的視頻也“高清慢速播放”的論文,在業界引發了很大的反響。
谷歌新研究使用連續拍攝的一對非模糊圖像,能夠合成運動模糊圖像
他們設計的神經網絡架構包括一個新的“線性預測”(line prediction)層,它會教一個系統從連續拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時間的...
換臉已經不新鮮了,現在甚至可以模仿別人的動作。現實中一個四肢都不能動的人,完全可以讓AI生成一段他自己模仿杰克遜舞步的視頻,用”以假亂真“來形容毫不夸張。
當然,AI編舞也不是完全不具備創造力。該技術可以畫出一張它所識別的不同舞蹈動作的“地圖”,并且推薦特定的動作序列。Henry解釋說, 它在動作之間轉換的...
谷歌已經證明了量子計算也能解決傳統機器學習中的圖像分類問題,而且隨著技術發展,量子計算機將在在學習能力上超越經典的神經網絡。
如圖所示。玩家使用左下角轉向按鈕來控制移動,而右下角則設置按鈕來控制技能。可通過主屏幕觀察周圍環境,還可以通過左上角迷你地圖了解完整的地圖情況,其中可觀...
神經網絡的優化本質上是一個非凸問題,而簡單的基于梯度的算法在實踐中似乎總是能夠解決這類問題。
探索如何構建一個強大的視覺層次,使其成為高性能的圖像特征提取器
這與全連接層完全相反。在上面的例子中,我們的輸入特征為 5*5=25,輸出數據為 3*3=9. 如果我們使用標準的全連接層,就會產生一個 25*9=22...
全新的強化學習算法:柔性致動/評價(soft actor-critic,SAC)
為了評價新型算法的表現,研究人員首先在仿真環境中利用標準的基準任務來對SAC進行了評測,并與深度確定性策略梯度算法(DDPG),孿生延遲深度確定性策略梯...
神經網絡的黑盒屬性,一直是困擾研究人員和開發者最頭疼的問題之一
同理,噪聲尺度可以測量模型所見的數據變化(在訓練的給定階段)。當噪聲規模很小時,快速并行查看大量數據變得多余;反之,我們仍然可以從大batch數據中學到...
要分享您的發現,可以使用右下角的書簽面板并將當前狀態(包括任何投影的計算坐標)保存為小文件。接著可以將 Projector 指向一個包含一個或多個這些文...
2018-12-19 標簽:神經網絡機器學習TensorFlow 3140 0
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