神经网络证明

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重大突破！斯坦福证明神经网络能直接在光学芯片上训练

【新智元导读】美国斯坦福大学的研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明，光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能，进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。 据光学领域权威期刊Optica
技术小能手 6年前 1263

如何调试神经网络（深度神经网络）？

神经网络的调试基本上难于绝大多数的程序，因为大部分的神经网络的错误不会以类型错误或运行时错误显现，他们只是使得网络难以收敛。 如果你是一个新人，这可能会让你非常沮丧。一个有经验的网络训练者可以系统的克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误信息，比如： 你的网
知与谁同 7年前 993

非局部神经网络，打造未来神经网络基本组件

将非局部计算作为获取长时记忆的通用模块，提高神经网络性能在深度神经网络中，获取长时记忆（long-range dependency）至关重要。对于序列数据（例如语音、语言），递归运算（recurrent operation）是长时记忆建模的主要解决方案。对于
大数据资讯 5年前 974

“符号数学”终于向“神经网络”屈服：AI 学会数学证明了？

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。 编者按：众所周知，人工智能有两大流派。一是符号主义，另
云栖号资讯小哥 4年前 1403

【何恺明最新论文】非局部神经网络，打造未来神经网络基本组件

大神 Kaiming He 日前在 arXiv 上新挂出来一篇论文，标题延续了一贯的简洁风格，叫做《非局部神经网络》（Non-local Neural Networks）。 这是一篇 CMU 与 FAIR 合作的论文，第一作者是 CMU 的 Xiaolong
技术小能手 6年前 1887

人工神经网络完爆人类的6大领域：看车都能预测选举

目前，不同于一次处理多个事物的人脑，机器人必须以线性方式“思考”。在某些领域，AI已经打败人类，深度神经网络学会了交谈，驾驶汽车，获得电子游戏的胜利，画图，并帮助科学发现。 这里有六个领域，人工神经网络证明他们可以超越人类的智慧。 1. 图像和物体识别 机器在
技术小能手 6年前 1955

【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

人工神经网络：一些误解（四）

被错误理解的人工神经网络（一）！ 被错误理解的人工神经网络（二）！ 被错误理解的人工神经网络（三）！ 并不是所有的数据都可以去训练神经网络 神经网络表现很差的最大原因之一是人们没有正确的进行预处理即将被送入神经网络的数据。数据标准化和去除冗余信息和异常值都应该
【方向】 6年前 2622

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