原文:雲中的機器學習:FPGA 上的深度神經網絡

人工智能正在經歷一場變革,這要得益於機器學習的快速進步。在機器學習領域,人們正對一類名為 深度學習 算法產生濃厚的興趣,因為這類算法具有出色的大數據集性能。在深度學習中,機器可以在監督或不受監督的方式下從大量數據中學習一項任務。大規模監督式學習已經在圖像識別和語音識別等任務中取得巨大成功。深度學習技術使用大量已知數據找到一組權重和偏差值,以匹配預期結果。這個過程被稱為訓練,並會產生大型模式。這激 ...

2018-01-03 17:09 0 2330 推薦指數:

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機器學習深度學習神經網絡深度神經網絡

先來說一下這幾者之間的關系:人工智能包含機器學習機器學習包含深度學習(是其中比較重要的分支)。深度學習源自於人工神經網絡的研究,但是並不完全等於傳統神經網絡。所以深度學習可以說是在傳統神經網絡基礎上的升級。神經網絡一般有輸入層->隱藏層->輸出層,一般來說隱藏層大於2的神經網絡 ...

Wed Nov 04 03:38:00 CST 2020 0 575
機器學習基礎】神經網絡/深度學習基礎

神經網絡深度學習的基礎,上節提到由LR能夠聯系到神經網絡,本節就對神經網絡和BP算法進行一個回顧和總結。 1.由LR到神經網絡   前面在邏輯回歸的文章末尾提到,當樣本是線性不可分時,需要對樣本數據進行轉換,轉換過后在進行分類,那么轉換的這個步驟就成為特征的提取的過程,結構如圖所示 ...

Sat Nov 06 01:54:00 CST 2021 1 348
機器學習(ML)九之GRU、LSTM、深度神經網絡、雙向循環神經網絡

門控循環單元(GRU) 循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時,循環神經網絡的梯度較容易出現衰減或爆炸。雖然裁剪梯度可以應對梯度爆炸,但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因,循環神經網絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴關系。 門控循環神經網絡(gated ...

Sun Feb 16 04:08:00 CST 2020 0 2028
機器學習——神經網絡

###神經網絡基礎概念 人工神經網絡又叫神經網絡,是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。神經網絡機器學習諸多算法中的一種,它既可以用來做有監督的任務,如分類、視覺識別等,也可以用作無監督的任務。同時它能夠處理復雜的非線性問題,它的基本結構是神經元,如下圖所示: 其中,x1 ...

Tue Jun 26 06:46:00 CST 2018 0 7865
機器學習-神經網絡算法(一)

1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發,歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...

Mon Feb 25 02:58:00 CST 2019 0 1564
機器學習之路: 深度學習 tensorflow 神經網絡優化算法 學習率的設置

神經網絡中,廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率:   假設用 θ 來表示神經網絡中的參數, J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。   那么整個優化過程就是尋找一個參數θ, 使得J(θ) 的值 ...

Fri Jun 08 00:31:00 CST 2018 0 942
人工智能,機器學習深度學習神經網絡

人工智能,機器學習深度學習神經網絡 要說2017年什么技術最火爆,無疑是google領銜的深度學習開源框架Tensorflow。本文簡述一下深度學習的入門例子MNIST。 深度學習簡單介紹 首先要簡單區別幾個概念:人工智能,機器學習深度學習神經網絡。這幾個詞應該是出現的最為頻繁 ...

Mon Sep 11 17:33:00 CST 2017 1 3472
機器學習算法匯總:人工神經網絡深度學習及其它

學習方式 根據數據類型的不同,對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域,人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域,有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法,這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的算法來獲得最好 ...

Mon Feb 06 23:25:00 CST 2017 0 3661
 
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