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神经网络

栏目简介:人工神经网络(ANN)是受构成人类大脑的生物神经网络启发而发展出来的计算系统。 ANN基于被称为人造神经元的相关单元的集合(类似于生物脑中的轴突)。神经元之间的每个连接(突触)可以将信号传输到另一个神经元。接收(突触后)神经元可以处理信号,然后信号连接到它的下游神经元。神经元可以具有通常由0~1之间的实数表示的状态。神经元和突触也可以具有随着学习进行而变化的权重,这可以增加或减少其发送到下游的信号的强度。此外,它们可以具有这样的阈值,使得只有当聚合信号低于(或高于)它时,该电平是发送的下行信号。神经元通常被分层组织,不同的层可以在其输入上执行不同类型的变换。信号从第一(输入)到最后(输出)层行进,可能经历了多次遍历层。神经网络方法的最初目标是以与人类大脑相同的方式解决问题。随着时间的推移,注意力集中于匹配特定的心理能力,导致与生物学的偏差,如反向传播,或反向传递信息,并调整网络以反映信息。人工神经网络已被用于各种任务,包括计算机视觉,语音识别,机器翻译,社交网络过滤,医疗诊断等许多领域。

从人工神经网络谈机器究竟是怎么学习的?

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[2018-06-19]  从算法的角度看,机器学习有很多种算法,例如回归算法、基于实例的算法、正则化算法、决策树算法、贝叶斯算法、聚合算法、关联规则学习算法和人工神经网络算法。很多算法可以应用于不...

Inception Network 各版本演进史

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[2018-06-20]  Inception 网络是卷积神经网络 (CNN) 分类器发展中的一个重要里程碑。在 inception 之前, 大多数流行的 CNN 只是将卷积层堆叠得越来越深,以期获得更好的效果。...

分离特征抽取与决策制定 如何用6-18个神经元玩转Atari游戏

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[2018-06-20]  在深度强化学习中,大型网络在直接的策略逼近过程中,将会学习如何将复杂的高维输入(通常可见)映射到动作。当一个拥有数百万参数的巨型网 ...

人工智能穿越时空艺术压缩:如何教一个神经网络来绘制70年代电视

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[2018-06-14]  到目前为止,我已经完成了我的深度学习MOOCs - 最近,Andrew Ng在Coursera的精彩系列。尽管面向艺术倾向的人很少。这就是Tensor...

用中文传话游戏理解RNN

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[2018-05-31]  循环神经网络(RNN)是人工神经网络中非常流行的一个版本,其可以很好地处理序列数据类型。该数据类型指的是将一组数据点以特定顺序排列,从而使相关的数据点一个挨着一个,具体的例子...

如何应用TFGAN快速实践生成对抗网络?

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[2018-06-05]  生成对抗网络(Generative Adversarial Nets ,GAN)目前已广泛应用于图像生成、超分辨率图片生成、图像压缩、图像风格转换、数据增强、文本生成等场景。越来越多的研发人员从事 GAN 网络的研究,...

从检查过拟合到数据增强 一文简述提升神经网络性能方法

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[2018-05-31]  神经网络是一种在很多用例中能够提供最优准确率的机器学习算法。但是,很多时候我们构建的神经网络的准确率可能无法令人满意,或者无法让我们在数据科学竞赛中拿到领先名次...

TensorFlow的使用之实现神经网络

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[2018-06-05]  利用TensorFlow的playground网站可以直观的查看一个神经网络的工作模式,样本数据集通过学习速率训练后,对结果逐步收敛,而后通过测试集以直观的方式展现学习成果,本文讲解神经网络的实现...

详解|从脑波到机器人运动 使用深度神经网络对大脑活动进行解码

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[2018-05-31]  如今,随着人工智能技术不断取得突破性进展,越来越多的领域开始使用AI来解决问题。最近,罗马大学(Sapienza University of Rome)一名 ...

DeepMind研究:AI复现大脑网格细胞模拟导航

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[2018-05-11]  近日,DeepMind在Nature上发表的一篇论文引起AI领域和神经科学领域的极大震撼:AI展现出与人脑“网格细胞”高度一致的空间导航能力。这项发现有助于AI的可解释性和把神经科学作为新算法的灵...