最新的神經網絡求解世界上最難的方程比以往更快
(只用於學術交流，嚴禁任何形式的商業轉載)。 兩種新的方法使用深度神經網絡求解一整類 ...
原文：教你用神經網絡求解高級數學方程！
教你用神經網絡求解高級數學方程 本文介紹了一種利用深度學習中的神經機器翻譯 NMT 技術求解方程問題的方法和系統，該系統展示了深度學習應用在更廣泛領域的潛力。 Facebook AI建立了第一個可以使用符號推理解決高級數學方程的AI系統。通過開發一種將復雜數學表達式表示為一種語言的新方法，然后將解決方案視為序列到序列的神經網絡的翻譯問題，我們構建了一個在解決積分問題以及一階和二階微分方程方面都優 ...
2020-05-03 13:35 0 692 推薦指數：
相關推薦
2019 物理信息神經網絡：求解非線性偏微分方程正反問題的深度學習框架
equations》 《物理信息神經網絡：求解非線性偏微分方程正反問題的深度學習框架》 作者： M. ...
[轉]教你看懂各種神經網絡
原圖如下： 雖然這些節點圖不能顯示各個模型的內部工作過程，但是這些節點圖的匯總可以讓我們在同一層面上對比不同神經網絡的結構特點，從而對不同神經網絡之間的關系有一個更為具象的理解。 感知器（Perceptrons）和前饋神經網絡（Feed Forward Neural Networks ...
手把手教你用Gurobi求解一個數學模型
此文轉載自：https://blog.csdn.net/qq_35008055/article/details/110201571#commentBox 手把手教你用Gurobi求解一個數學模型 手把手教你用Gurobi ...
Kaggle系列1：手把手教你用tensorflow建立卷積神經網絡實現貓狗圖像分類
去年研一的時候想做kaggle上的一道題目：貓狗分類，但是苦於對卷積神經網絡一直沒有很好的認識，現在把這篇文章的內容補上去。（部分代碼參考網上的，我改變了卷積神經網絡的網絡結構，其實主要部分我加了一層1X1的卷積層，至於作用，我會在后文詳細介紹） 題目地址：貓狗大戰 同時數據集也可以在上面 ...
神經網絡中的參數的求解：前向和反向傳播算法
神經網絡最基本的知識可以參考神經網絡基本知識，基本的東西說的很好了，然后這里講一下神經網絡中的參數的求解方法。 注意前一次的各單元不需要與后一層的偏置節點連線，因為偏置節點不需要有輸入也不需要sigmoid函數得到激活值，或者認為激活值始終是1. 一些變量解釋： 標上“”的圓圈被稱為 ...
Pytorch實現神經網絡模型求解線性回歸
autograd 及Variable Autograd: 自動微分 autograd包是PyTorch中神經網絡的核心, 它可以為基於tensor的的所有操作提供自動微分的功能, 這是一個逐個運行的框架, 意味着反向傳播是根據你的代碼來運行的, 並且每一次的迭代運行都可能不 ...
BP神經網絡求解異或問題(Python實現)
反向傳播算法(Back Propagation)分二步進行，即正向傳播和反向傳播。這兩個過程簡述如下： 1．正向傳播 輸入的樣本從輸入層經過隱單元一層一層進行處理，傳向輸出層；在逐層處理的過程中。 ...