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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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SAN基于卷積自動編碼器進行受限優化:最大化某一分類器表現的同時最小化另一分類器表現
正如我們的BTAS 2018論文提到的,我們最近致力于通過增強數據集等措施改善原SAN模型的概括性表現。例如,為了避免Buolamwini等在Gende...
然而,在基于梯度的學習框架(如深度學習)中存在一個關鍵的缺點:因為選擇要處理的信息的過程是離散化的,因此也就是不可微分的,所以梯度不能反向傳播到選擇機制...
科研人員利用一個名為SpiNNaker的神經形態計算機開展大腦仿真實驗,取得的效果與利用傳統超級計算機進行仿真獲取的最佳效果不相上下。
利用TensorFlow.js,D3.js 和 Web 的力量使訓練模型的過程可視化
TensorFlow.js 將機器學習引入 JavaScript 和 Web。 我們將利用這個很棒的框架來構建一個深度神經網絡模型。這個模型將能夠按大聯...
2018-08-08 標簽:神經網絡機器學習TensorFlow 7294 0
一種基于CNN的通用框架來區別自然圖像NIs與計算機生成圖像CG之間的差異
我們使用的實驗數據包括 Columbia Photo-graphic 與 PRCG 數據庫。數據庫由三組圖像組成:(1) 從40個 3D 圖形網站中獲取...
殺馬特教授和他的新技術究竟如何?paGAN:逼真動畫人物生成對抗網絡
“在Ian Goodfellow的開創性工作和NVIDIA的大量精彩工作的基礎上,已經證明可以訓練神經網絡來合成高質量的面部圖像。”黎顥和他的團隊想知道...
引入Mask R-CNN思想通過語義分割進行任意形狀文本檢測與識別
網絡架構由四部分組成,骨干網feature pyramid network (FPN) ,文本候選區域生成網絡region proposal netw...
一種利用強化學習來設計mobile CNN模型的自動神經結構搜索方法
具體來說,我們提出一種用于設計移動端的CNN模型的自動神經結構搜索方法,稱之為Platform-Aware神經結構搜索。圖1是Platform-Awar...
為了推廣更加系統化的數值外推,我們提出了一種新的架構,它將數字式信息表示為線性激活函數,使用原始算術運算符進行運算,并由學習門控制。
DeepMind最新提出“神經算術邏輯單元”,旨在解決神經網絡數值模擬能力不足的問題
雖然加法和減法使得許多有用的系統泛化成為可能,但是可能需要學習更復雜的數學函數(例如乘法)的強健能力。 圖2描述了這樣一個單元:神經算術邏輯單元(NAL...
學習率是訓練神經網絡最重要的一個超參數,但直到最近,許多人才發現以前設置學習率的方式非常不當。去年,Leslie N. Smith在arXiv上提交了一...
數學和代碼在機器學習研究中通常是高度混合的。大多數情況下,代碼都是直接從數學邏輯中形成,并且能用代碼語法展示出數學表示法。其實現在一些數據科學框架(例如...
卷積神經網絡(CNN)最開始是用于計算機視覺中,然而現在也被廣泛用于自然語言處理中,而且有著不亞于RNN(循環神經網絡)的性能。
最近深度學習技術和卷積神經網絡的發展為理解位置識別問題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示,從CNNs中提取的特征經過充分有效的訓練,在分類...
我們提出一種學習卷積神經網絡(CNN)結構的新方法,該方法比現有的基于強化學習和進化算法的技術更有效。使用了基于序列模型的優化(SMBO)策略,在這種策...
聰明的科技公司都不再單一的專注于自己的傳統業務,而是著眼于未來,不斷創新技術,跨界融合打造一個整合的生態系統。
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