了解更多技術文章請點擊原文鏈接 隨着科學技術的發展以及硬件計算能力的大幅提升,人工智能已經從幾十年的幕后工作一下子躍入人們眼簾。人工智能的背后源自於大數據、高性能的硬件與優秀的算法的支持。2016年,深度學習已成為Google搜索的熱詞,隨着最近一兩年的圍棋人機大戰中,阿法狗完勝世界冠軍后 ...
轉載自:http: www.sohu.com a 隨着科學技術的發展以及硬件計算能力的大幅提升,人工智能已經從幾十年的幕后工作一下子躍入人們眼簾。人工智能的背后源自於大數據 高性能的硬件與優秀的算法的支持。 年,深度學習已成為Google搜索的熱詞,隨着最近一兩年的圍棋人機大戰中,阿法狗完勝世界冠軍后,人們感覺到再也無法抵擋住AI的車輪的快速駛來。在 年這一年中,AI已經突破天際,相關產品也出現在 ...
2018-03-10 14:18 0 6336 推薦指數:
了解更多技術文章請點擊原文鏈接 隨着科學技術的發展以及硬件計算能力的大幅提升,人工智能已經從幾十年的幕后工作一下子躍入人們眼簾。人工智能的背后源自於大數據、高性能的硬件與優秀的算法的支持。2016年,深度學習已成為Google搜索的熱詞,隨着最近一兩年的圍棋人機大戰中,阿法狗完勝世界冠軍后 ...
1、相關知識 從廣義上來說,NN(或是更美的DNN)確實可以認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。有很多人認為,它們並沒有可比性,或是根本沒必要放在一起比較。在實際應用中,所謂的深度神經網絡DNN,往往融合了多種已知的結構,包括convolution layer 或是 LSTM 單元 ...
中,所謂的深度神經網絡DNN,往往融合了多種已知的結構,包括convolution layer 或是 ...
循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)是一類具有短期記憶能力的神經網絡,適合用於處理視頻、語音、文本等與時序相關的問題。在循環神經網絡中,神經元不但可以接收其他神經元的信息,還可以接收自身的信息,形成具有環路的網絡結構。 循環神經網絡的參數學習可以通過隨時間反向 ...
概述 許多技術文章a都關注於二維卷積神經網絡(2D CNN)的使用,特別是在圖像識別中的應用。而一維卷積神經網絡(1D CNNs)只在一定程度上有所涉及,比如在自然語言處理(NLP)中的應用。目前很少有文章能夠提供關於如何構造一維卷積神經網絡來解決你可能正面臨的一些機器學習問題。本文試圖補上 ...
本文轉載修改自:知乎-科言君 感知機(perceptron) 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代,當時叫感知機(perceptron),擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層,在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)的內部網絡結構有什么區別? DNN以神經網絡為載體,重在深度,可以說是一個統稱。RNN,回歸型網絡,用於序列數據,並且有了一定的記憶效應,輔之以lstm。CNN應該側重空間映射,圖像數據尤為貼合此場景。 DNN以神經網絡 ...
RNN循環神經網絡(Recurrent Neural Network) RNN的基本介紹以及一些常見的RNN(本文內容); 2. 詳細介紹RNN中一些經常使用的訓練算法,如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent ...