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04月17日

[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(一)__PowerShell的博客

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[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(一)__PowerShell的博客

目录人工智能主流是连结主义人工智能主要有三个学派行为主义:符号主义连结主义理解:基于连结主义的神经网的设计过程 人工神经网络的形成过程:步骤:举例理解:下一篇文章会讲解具体的实现过程人工智能主流是连结主义人工智能主要有三个学派行为主义:行为主义是基于控制论的,是在构建感知、动作的控制系统。理解行为主义有个很好的例子:就是让机器人单脚站立,通过感知要摔倒的方向,控制两只手的动作,保持身体的平衡,这就构建了一个感知、动作的控

03月28日

《评人工智能如何走向新阶段》后记(再续24)_AI科技大本营

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《评人工智能如何走向新阶段》后记(再续24)_AI科技大本营

394,基于Loihi计算架构的神经拟态计算2020年4月9日英特尔中国研究院院长宋继强接受记者采访,谈到英特尔对未来计算的研究和布局问题时,他说量子计算和神经拟态计算是非常重要的新兴计算方式。他在谈到神经拟态计算时说,面向神经拟态计算,英特尔发布了Loihi新型计算架构,可以模拟人脑神经元连接构建的连接方式,将计算和存储融合,并考虑到时间序列,采用“异步脉冲”方式进行计算。关于英特尔Loihi神经拟态芯片(整合计算和存储)其主要参数:128个内核、13万个神经元、1.3亿

03月28日

清华周界详解《基于图神经网络的事实验证》 | 百万人学AI_AI科技大本营

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清华周界详解《基于图神经网络的事实验证》 |  百万人学AI_AI科技大本营

事实验证任务要求相关系统能够从大规模的文本知识库中抽取相关的证据(Evidence)并根据这些证据对给定的声明(Claim)给出事实性的判断。在本次报告中,讲者将介绍如何将图神经网络应用到事实验证任务中。具体来说,讲者将介绍两篇相关工作,它们从句子级别和词级别使用图神经网络更好地建模证据和声明之间的关系,从而提升任务的效果。直播时间:2020年4月10日19:30-20:30嘉宾简介:周界,清华大学计算机系硕士生,导师刘知远副教授。主要研究方向为图神经网络在自然语言

03月28日

深度学习面试必备的25个问题_AI科技大本营

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 24次
深度学习面试必备的25个问题_AI科技大本营

作者|TomerAmit译者|弯月,编辑 |屠敏出品|CSDN(ID:CSDNnews)在本文中,我将分享有关深度学习的25个问题,希望能够帮助你为面试做好准备。1.为什么必须在神经网络中引入非线性?答:否则,我们将获得一个由多个线性函数组成的线性函数,那么就成了线性模型。线性模型的参数数量非常少,因此建模的复杂性也会非常有限。2.说明解决神经网络中梯度消失问题的两种方法。答:使用ReLU激活函数代替S激活函数。使用Xavi

01月03日

构建神经网络对鸢尾花进行多分类分析_仍旧丶的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《休闲阅读》 | 评论 : 0 | 浏览 : 50次
构建神经网络对鸢尾花进行多分类分析_仍旧丶的博客

鸢尾花数据在机器学习中经常会运用到,并且其中的数据可以进行三分类的操作,机器学习算法对其的应用例子特别多。最近在学习神经网络方面的知识,所以运用了神经网络方面的知识对其数据进行分析以及对神经网络构建训练对鸢尾花种类进行一个预测分析。文章目录问题描述一、数据集的获取以及观察二、数据分析1.代码展示:2.统计图结果展示三、神经网络构建以及模型的分析1、神经搭建2、模型可视化分析四、简单的模型运用总结问题描述

12月25日

神经网络之父Hinton介绍及其论文介绍_zephyr_wang的博客

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神经网络之父Hinton介绍及其论文介绍_zephyr_wang的博客

1简介杰弗里·埃弗里斯特·辛顿(GeoffreyEverestHinton),计算机学家、心理学家,被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法,并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将(Backpropagation)反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一,他还联合发明了波尔兹曼机(Boltzmannmachine&#x

12月22日

人工智能------>第四天,深度学习,人工神经网络,卷积神经网络,opencv,音频采集、播放,百度AI平台的使用_旅人520的博客

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人工智能------>第四天,深度学习,人工神经网络,卷积神经网络,opencv,音频采集、播放,百度AI平台的使用_旅人520的博客

深度学习   以神经网络算法为基础的机器学习   深度学习算法:      BP神经网络      卷积神经网络      循环神经网络      基于注意的循环神经网络      对抗神经网络  神经网络      脑神经网络   人工神经网络      一堆函数的网络 卷积神经网络      使用卷积运算作为神经元函数的神经网络,我们称之为卷积神经网络       使用范围:         二维的图形特征提取      卷积神经网络的结构         常用层   

12月02日

深度学习100例 | 第26天-卷积神经网络(CNN):乳腺癌识别_K同学啊

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 83次
深度学习100例 | 第26天-卷积神经网络(CNN):乳腺癌识别_K同学啊

大家好,我是『K同学啊』!今天我将带大家探索一下深度学习在医学领域的应用,乳腺癌是女性最常见的癌症形式,浸润性导管癌(IDC)是最常见的乳腺癌形式。准确识别和分类乳腺癌亚型是一项重要的临床任务,利用深度学习方法识别可以有效节省时间并减少错误。我们的数据集是由多张以40倍扫描的乳腺癌(BCa)标本的完整载玻片图像组成。🚀我的环境:语言环境:Python3.6.5编译器:

11月06日

本科生学深度学习-史上最容易懂的RNN文章,小白也能看得懂,评论继续送书_香菜

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 99次
本科生学深度学习-史上最容易懂的RNN文章,小白也能看得懂,评论继续送书_香菜

目录1、rnn是什么2、原理说明2.1rnn和全连接神经网略的区别2.2RNN简单图解释2.3RNN展开图解释2.4RNN的一些点3、rnn的伪代码表示4、来个小例子5、rnn存在的问题6、总结最近写了一些基础的东西,总是理解性的,没有看到实例,今天就讲一个基础的网络结构RNN,然后写个实例,体验下深度神经网络的牛逼,这次学习下rnn神经网络,虽然看起来好高深,不过不用慌,没有理论,全是大白话,大家都可以懂的。注:阅读的时候

10月01日

《深度学习100例》数据和代码_K同学啊

发布 : zsy861 | 分类 : 《资源分享》 | 评论 : 0 | 浏览 : 150次
《深度学习100例》数据和代码_K同学啊

温馨小提示:ctrl+F可以帮助你快速寻找想要的内容文章目录卷积神经网络篇✨循环神经网络篇?生成对抗网络篇?卷积神经网络篇✨深度学习100例-卷积神经网络(CNN)实现mnist手写数字识别|第1天数据:?数据会在运行过程中自动下载代码:?.ipynb文件(提取码:lzcn)|?.py文件(提取码:xl6r)

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