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能模仿韩寒小四写作的神奇递归神经网络(附代码)
引言 在离人工智能越来越近的今天,研究界和工业界对神经网络和深度学习的兴趣也越来越浓,期待也越来越高。 我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看,而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听(比如百度
小旋风柴进
7年前
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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
6年前
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中国人工智能学会通讯——基于视频的行为识别技术 1.6 深度神经网络提高视频处理速度
1.6 深度神经网络提高视频处理速度 视频处理还有一个需要考虑的重要问 题——速度。视频的数据量很大,另一方 面很多视频的应用都有实时性要求,因此 这是一个很实际的问题。对前面介绍的深 度神经网络而言,速度的瓶颈在于计算光 流的时间。 为了解决这个问题,我们
行者武松
7年前
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史上最全!27种神经网络简明图解:模型那么多,我该怎么选?
27种?!神经网络竟有那么多种?这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型,并尝试解释如何使用它们。准备好了吗?让我们开始吧! 神经网络的种类越来越多,可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表,在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。
技术小能手
6年前
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生成对抗网络入门指南(内含资源和代码)
生成对抗网络(GAN)是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。 2014年,Lan Goodfellow和蒙特利尔大学包括Yoshua Bengio在内的其它研究人员在论文中介绍了生成对抗网络。Facebook的AI研究主管Yann LeCun称对抗训练
【方向】
6年前
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用数独游戏来解释循环关系网络(Recurrent Relation Networks)
1.关系推理 什么是关系推理?考虑上面的图像,不要把这看成是球体,立方体等等。我们可以用数百万个数字构成图像像素值的来考虑它或者图像中所有边缘的角度或者考虑每个10x10像素区域。 试着回答下面的问题:“大球体左边的棕色金属物体留下的圆柱体的大小是多少?”这是
【方向】
6年前
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机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(下)
上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念,以及简要介绍了感知器和卷积神经网络,接下来继续介绍另外6种神经网络架构。 3.递归神经网络 为了理解RNN,我们需要对序列建模进行简要概述。将机器学习应用于序列时,我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列;
【方向】
6年前
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【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
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