谷歌 神经网络 超分

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【业界首例】MIT新算法骗过神经网络3D物体分类，成功率超90%

在这篇论文中，作者秒速了他们如何在2D和3D情况下生成具有可迁移性的对抗样本。此外，他们还展示了，使用新方法在物理世界中合成和制作这种稳定的3D对抗样本，包括具有复杂形状的物体：在实验中，无论视点、噪声和其他类似的现实世界因素如何，这些对抗样本都保持其攻击性
技术小能手 6年前 1303

【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 7年前 2950

告别深度学习炼丹术！谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

来源：新智元 作者：新智元 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约5600字，建议阅读10+分钟。 无需权重训练！谷歌再向深度学习炼丹术发起“攻击”。 [ 导读 ]神经网络训练中“权重”有多重要不言而喻。但现在，可以把权重抛诸脑后了。谷歌大脑最新研究提出
初商 5年前 970

如何欺骗神经网络，让它把熊猫识别为秃鹫

摘要：本文作者基于论文阅读及实测，以尝试欺骗神经网络的方式，从工具安装到模型训练，逐步解析神经网络及其背后的数学原理。文章还提供了演示代码下载。 神奇的神经网络 当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时，它找到了我在八月拍摄的
小旋风柴进 7年前 1598

如何快速使用Python神经网络识别手写字符？(文末福利)

​点击标题下[异步社区]可快速关注 在本文中，我们将进一步探讨一些使用Python神经网络识别手写字符非常有趣的想法。如果只是想了解神经网络的基本知识，那不必阅读本文,可以先阅读《Python神经网络编程》前面2章节的内容。 这是一个有趣的额外部分，所以节奏会
异步社区 6年前 4441

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】 5年前 3203

Python神经网络是这样识别手写字符哒？

​ 点击关注异步图书，置顶公众号 每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识 ​ ​参与文末话题讨论，每日赠送异步图书 ——异步小编 当谷歌的AlphaGo战胜了人类顶级棋手，人工智能开始更多进入大众视野。而谷歌AI教父认为：“AlphaGo有直觉神经网络已接
异步社区 6年前 20623

浅谈神经网络训练方法，Deepmind更青睐正向传播

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者文海宁，银行算法工程师。 深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播，也有被Deepmind青睐的正向传播，以及以BAM网络背后的双向传播，本文将对这些训练方法进行简单的探讨，如果你有兴趣，欢迎留言。 1. 典型的BAM
青衫无名 7年前 1455

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