摘要: 本文對(duì)多層感知器和反向傳播進(jìn)行入門(mén)級(jí)的介紹。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計(jì)算模型,啟發(fā)自人類(lèi)大腦處理信息的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計(jì)算模型,啟發(fā)自人類(lèi)大腦處理信息的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
本文是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進(jìn)行介紹,主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項(xiàng)。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念
Pybrain號(hào)稱(chēng)最好用的Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。其實(shí)Scikit-Learn號(hào)稱(chēng)Python上最好用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),但是它偏偏就沒(méi)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這塊,所以就與我無(wú)緣了。 之前也看過(guò)一些提到N
在人工智能(AI)領(lǐng)域,由于具有先天技術(shù)和應(yīng)用優(yōu)勢(shì),英偉達(dá)和谷歌幾乎占據(jù)了AI處理器領(lǐng)域80%的市場(chǎng)份額,其他廠商,如英特爾、特斯拉、ARM、IBM以及Cadence等,也在人工智能處理器領(lǐng)域占
AI又完成了一場(chǎng) “48小時(shí)電影挑戰(zhàn)”,繼兩年前AI在倫敦科幻電影節(jié)上創(chuàng)作名叫Sunspring的短片之后,Zone Out是第一部完全由AI獨(dú)立制作的科幻電影。這一次A
隨著歡聲笑語(yǔ)中打出“GG”,AI在游戲領(lǐng)域又有一個(gè)里程碑式的勝利。 沒(méi)錯(cuò),AI開(kāi)始攻破Dota2的5V5團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)斗了,OpenAI研發(fā)的人工智能戰(zhàn)隊(duì),首次
一般利用均衡器可以將音樂(lè)中的低音部分調(diào)出來(lái),但是麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室(Computer Science and ArTIficial Intelligence Lab,CSA
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArTIficial Neural Networks,ANNs),也簡(jiǎn)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs),是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的一種數(shù)學(xué)模型。它以對(duì)大腦的生
日前英偉達(dá)研究人員公布一項(xiàng)研究,英偉達(dá)研究人員利用人工智能與深度學(xué)習(xí),讓工業(yè)機(jī)器人通過(guò)觀察人類(lèi)執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)。根據(jù)英偉達(dá)介紹,深度學(xué)習(xí)和人工智能能改善機(jī)器人與人之間的溝通并能協(xié)同合作。 英
萊斯大學(xué)的助理教授 Anshumali Shrivastava 說(shuō),「它應(yīng)用于任何深度學(xué)習(xí)架構(gòu),該技術(shù)都能亞線(xiàn)性地?cái)U(kuò)展,也就是應(yīng)用到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大節(jié)省的計(jì)算越多。」 該研究將會(huì)發(fā)布在
深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)龐大又復(fù)雜的工程,在建立深度學(xué)習(xí)模型時(shí),走進(jìn)死胡同被迫從頭再來(lái)似乎是常事。 近日,SemanTIcs3網(wǎng)站的聯(lián)合創(chuàng)始人Govind Chandrasekhar在官方博客上發(fā)
一部《我不是藥神》,將癌癥患者在昂貴藥價(jià)與生存死亡之間艱難抉擇的事實(shí)擺到了桌面上,上映僅一周票房就突破10億,電影引發(fā)的話(huà)題更持續(xù)發(fā)酵。然而對(duì)于人工智能而言,近日曝出的約90%以上AI企業(yè)呈虧損
考慮到將給整個(gè)人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響,目前關(guān)于人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)的討論可謂如火如荼。但除此之外,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作也開(kāi)始快速興起,目前人們正積極訓(xùn)練算法以繪制人臉、煙花甚至是人體藝術(shù)作品
什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),如何使用它們?本文所討論的就是關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)內(nèi)容,RNN 是變得日益流行的深度學(xué)習(xí)模型。本文不打算深入講解其晦澀的數(shù)學(xué)原理,而是旨在讓讀者獲得關(guān)于RNN 的
如果AlphaGo采用寒武紀(jì)處理器的架構(gòu),只需要一臺(tái)個(gè)人電腦大小的主機(jī),就可以運(yùn)行起來(lái),而且運(yùn)行速度應(yīng)該會(huì)更快。 如何能讓一張普通的圖片具有藝術(shù)性呢?現(xiàn)在,借助一款應(yīng)用了人工智
來(lái)自俄羅斯Mail.ru集團(tuán)、Insilico Medicine醫(yī)藥公司、莫斯科物理技術(shù)學(xué)院的研究人員首次嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)研制新的藥物。他們?cè)噲D教會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“思考”并創(chuàng)造
外媒稱(chēng),日本研究人員已經(jīng)成功借助人工智能破譯了人類(lèi)的思維和想象,從而在理解人類(lèi)思想及其背后的大腦機(jī)制領(lǐng)域獲得了重大突破。 據(jù)阿根廷21世紀(jì)趨勢(shì)網(wǎng)站6月6日?qǐng)?bào)道,破解人類(lèi)思維的內(nèi)容是科學(xué)界
伴隨著大數(shù)據(jù),AI在沉寂了多年之后,又迎來(lái)了新的高潮。在這場(chǎng)涉及大部分科學(xué)的革命中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋放了人工智能。但科學(xué)家們發(fā)現(xiàn),這一關(guān)鍵技術(shù)暗含著一個(gè)問(wèn)題:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)“黑匣
據(jù)悉,先進(jìn)視覺(jué)影像SoC應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)廠商Socionext Inc.(以下“索喜科技”或“公司”)宣布推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 (Neural Netw
CNN從2012年的AlexNet發(fā)展至今,科學(xué)家們發(fā)明出各種各樣的CNN模型,一個(gè)比一個(gè)深,一個(gè)比一個(gè)準(zhǔn)確,一個(gè)比一個(gè)輕量。我下面會(huì)對(duì)近幾年一些具有變革性的工作進(jìn)行簡(jiǎn)單盤(pán)點(diǎn),從這些充滿(mǎn)革新性的