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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。

深度神经网络揭示了大脑喜欢看什么

深度神经网络揭示了大脑喜欢看什么

[2019-11-06]  爱吧机器人网编者按:近日,《自然-神经科学》发表了一篇论文,研究人员创建了一种深度人工神经网络,能够准确预测生物大脑对视觉刺激所产 ...

MIT用深度学习处理3D点云数据 应用于无人汽车等领域

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[2019-10-23]  如果你见过自动驾驶汽车,也许会对车顶上那个一直在旋转的圆柱体感到好奇。这是一个雷达传感器,无人驾驶汽车依靠它在现实世界中进行导航。 ...

可编辑神经网络,有望简化深度学习?

可编辑神经网络,有望简化深度学习?

[2019-10-05]  深度学习是一个计算繁重的过程。 降低成本一直是 Data curation 的一大挑战。 关于深度学习神经网络大功耗的训练过程,已经有研究人员 ...

MAERI:可重构互联架构赋能DNN加速器灵活数据流映射

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[2018-10-10]  在计算机视觉和语音识别方面,深度神经网络(DNN)已经被广泛认为是一种非常有前景的解决方案,并且正在成为众多其他 ...

用人工智能神经网络给黑白照片上色 复现记忆中的旧时光

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[2018-09-14]  在人工智能的时代,深度学习几乎已经应用在每一个领域,但如果我们能够构建一个基于深度学习的模型,让它能够给老照片着色,重现我们童年的 ...

AutoMl及NAS概述:更有效地设计神经网络模型工具

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[2018-09-14]  还在为自己构建深度模型框架而抓耳饶腮吗?AutoML及NAS了解下,能够自动生成合适的模型结构,解脱你的双手,善待你的头发。随着人 ...

技术前沿|图像去雨滴算法

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[2018-07-30]  由于受各方面因素的影响,去雨问题实际是一个很复杂的问题,首先这个问题是如何建模,基本的思想是将带雨图像分解为不带雨滴的图像和受雨滴影响的图像。...

计算机视觉领域前沿一览

计算机视觉领域前沿一览

[2018-08-17]  计算机视觉研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片、视频等多媒体资源内容。例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器...

实战深度强化学习DQN-理论和实践

实战深度强化学习DQN-理论和实践

[2018-08-17]  在Q-learning中,我们维护一张Q值表,表的维数为:状态数S * 动作数A,表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛,然...

CNN经典论文研读之VGG网络及其tensorflow实现

CNN经典论文研读之VGG网络及其tensorflow实现

[2018-08-17]  VGGNet 是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和谷歌 DeepMind 一起研究出来的深度卷积神经网络,因而冠名为 VGG。在2014年的 ILSVRC 中取得了第二名的成绩,可能你会问这么厉害的网络为什么...