循环神经网络 百科

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循环神经网络惊人的有效性

理解训练过程 我们已经看见训练结束后的结果令人印象深刻，但是它到底是如何运作的呢？现在跑两个小实验来一探究竟。 训练时输出文本的进化 首先，观察模型在训练时输出文本的不断进化是很有意思的。例如，我使用托尔斯泰的《战争与和平》来训练LSTM，并在训练过程中每迭代
Chin2018 6年前 1736

独家 | 一文读懂人工神经网络

当听到“神经”这个词的时候，首先出现在我脑海中的是大脑中的神经元，这是我们决策过程的一部分。 这也是人类与机器人（或正常的计算机程序）主要的不同特征之一。人类可以看到事物，分析事物，并且从中学习，以期下次做得更好。 另一方面，常规程序也遵循着同样的指示，而不是
技术小能手 6年前 4350

写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习

四、神经网络和深度学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 深度神经
布客飞龙 6年前 1169

scikit-learn学习之神经网络算法

====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误，请大家指正  转
thinkgamer.cn 8年前 788

scikit-learn学习之神经网络算法

目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误
yabmarlboro 6年前 2349

认知推理：从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来

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！ 近年来，图表示学习（Graph Embedding）和图神经网络（Graph Neural Network, GNN）成为网络数据分析与应用的热点研究问题，
云栖号资讯小哥 4年前 1262

一文概览图卷积网络基本结构和最新进展(附视频&代码）

本文介绍了图卷积网络的基本结构和最新的研究进展，并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接：https://github.com/tkip
技术小能手 6年前 5879

《纽约时报》：人工智能“之父”之争，被忽视的Jürgen Schmidhuber

LSTM和神经网络开创者之一的Jürgen Schmidhuber坚称自己没有得到应得的声誉，然而包括LeCun在内的许多AI圈内研究者却指责其把他人的研究成果占为己有。 Jürgen Schmidhuber 可以说是人工智能研究领域的 Rodney
行者武松 6年前 1154

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