神经网络英语论文
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文科生如何理解卷积神经网络?
不愿意看那一堆公式符号,却想知道卷积神经网络(Convolutional Neural Network)如何做图像分辨?分享一段我给自己研究生的讲解答疑视频,希望对你有帮助。 茫然 常有朋友问,我的Python和数据科学课程开在哪个学期,他们想过来蹭课。 不
王树义
6年前
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人类将可能操控AI?神经网络语言处理工作原理被破解
神经网络通过分析大量的训练数据来学习并执行任务,这是近期人工智能领域最令人印象深刻的进展,包括语音识别和自动翻译系统。 然而,在训练过程中,神经网络以甚至其创造者都无法解释的方式来不断调整其内部设置。计算机科学最近的许多工作都聚焦于千方百计的弄清楚神经网络的工
技术小能手
6年前
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自动给神经网络找bug,Google发布TensorFuzz
DEBUG,是程序员永无止境的日常。给神经网络捉虫,更是比普通程序难得多: 绝大部分bug都不会导致神经网络崩溃、报错,只能让它训练了没效果,默默地不收敛。 能不能把炼丹师们从无休止无希望的debug工作中拯救出来?两位谷歌大脑研究员Augustus Ode
技术小能手
6年前
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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字
技术小能手
6年前
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深度学习(9):循环神经网络
深度学习(9):循环神经网络 2018-02-20 随深度学习技术的发展,使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建立的各种序列模型,使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能。 表示与类型 自然语言、音频等数据都是
fdvdx
6年前
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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
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Transformer原理解析——一种Open AI和DeepMind都在用的神经网络架构
Transformer模型是一种日益流行的神经网络结构。它最近被OpenAI用于他们的语言模型中。与此同时,近期也被DeepMind用于它们的程序“星际争霸”中击败了一名顶级职业星际玩家。 Transformer模型的开发是为了解决序列转换及神经机器翻译问题
【方向】
5年前
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从RNN到LSTM,性能良好的神经网络到底是如何工作的?
数十款阿里云产品限时折扣中,赶紧点击这里,领劵开始云上实践吧! 本次直播视频精彩回顾,戳这里! 直播涉及到的PPT,戳这里! 课程主讲简介: 于恒,阿里巴巴机器智能技术实验室技术专家,中科院计算所博士,研究方向是机器翻译,在自然语言处理和人工智能领域顶级国际会
9酒欣巧克力
6年前
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