神经网络 分层

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CNN卷积神经网络

一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 （1）每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 （2）当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练               的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢 传统神经网络存在的问题： （1）权
飞天小橘子 5年前 1272

被错误理解的人工神经网络（一）！

神经网络是机器学习算法中最流行且最强大的算法。在定量金融中，神经网络通常用于时间序列预测、构建专有指标、算法交易、证券分类和信用风险建模，它也被用来构建随机过程模型和价格衍生工具。尽管它很有用，但神经网络往往因为它们的性能是“不可靠的”而声誉不佳。在我看来，
【方向】 5年前 3683

TensorFlow游乐场及神经网络简介

引言：TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。本文将通过TensorFlow游乐场来简单介绍神经网络的主要功能以及计算流程。 本文选自《Tensorflow：实战Google深
博文视点 7年前 7456

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 5年前 5066

关于神经网络，你需要了解这些（二）

关于神经网络，你需要了解这些（一） 在本文的第1部分中，我们简要概述了神经网络和深度学习。特别是，我们讨论了感知机模型、前馈神经网络和反向传播。在本节中，我们将深入学习神经网络其他的相关知识，特别是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。 5.深度学
【方向】 5年前 2522

深度学习与神经网络：最值得关注的6大趋势

神经网络的基本思想是模拟计算机“大脑”中多个相互连接的细胞，这样它就能从环境中学习，识别不同的模式，进而做出与人类相似的决定。 典型的神经网络是由数千互连的人工神经元组成，神经元是构成神经网络的基本单位。这些神经元按顺序堆叠在一起，以称为层的形式形成数百万个
【方向】 5年前 2486

如果卷积神经网络存在根本性的缺陷，你会怎么看?

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！ 经过一段漫长时期的沉寂之后，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说，人们对深度学习产生的新
云栖号资讯小哥 4年前 645

殊途同归还是渐行渐远？MIT神经科学教授James DiCarlo谈如何通过人类神经理解神经网络

雷锋网 AI 科技评论按：国际计算机视觉与模式识别顶级会议CVPR 2017于 7 月 21 日至7 月 26 日在美国夏威夷召开。我们的记者团也特赴夏威夷为大家带来一手报道。 全体大演讲：灵长类视觉理解的反向工程 当地时间 7 月 25日，James DiC
云栖大讲堂 6年前 1248

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