GNN for Science: 腾讯AI Lab、清华共同发文综述等变图神经网络
近年来，越来越多的人工智能方法在解决传统自然科学等问题上大放异彩， 在一些重要的学科问题（例如蛋白质结构预测）上取得了令人瞩目的进展。在物理领域的研究中，非常多的物理问题都会涉及建模物体的的一些几何特征，例如空间位置，速度，加速度等。这种特征往往可以使用几何图这一形式来表示。不同于一般的图数据，几何图一个非常重要的特征是额外包含旋转，平移，翻转对称性。这些对称性往往反应了某些物理问题的本质。因此....
特斯拉AI总监：我复现了LeCun 33年前的神经网络，发现和现在区别不大
最近，特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 做了一件很有趣的事情，他把 Yann LeCun 等人 1989 年的一篇论文复现了一遍。一是为了好玩，二是为了看看这 33 年间，深度学习领域到底发生了哪些有趣的变化，当年的 LeCun 到底被什么卡了脖子。此外，他还展望了一下 2055 年的人将如何看待今天的深度学习研究。1989 年，Yann Lecun 等人发表了一篇名为「B....
AI遮天传 DL-反馈神经网络RNN
一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。我们把这些系统成为动态系统。我们最后要讲的语音识别就是使用RNN来建模一个动态系统的典型的例子。1.1 反馈连接 1.1.1 前馈网络 我们前面所学的CNN、MLP等，都是像上面一样有一个输入输出层，中间有n个隐含层。这个网络训练好以后，它的信息的流向是从输入层到输....
深度学习实战：tensorflow训练循环神经网络让AI创作出模仿莎士比亚风格的作品
AI创作莎士比亚风格的作品 训练一个循环神经网络模仿莎士比亚FLORIZEL:Should she kneel be?In shall not weep received; unleased meAnd unrespective greeting than dwell in, thee,look’d on me, son in heavenly properly.这是谁写的，莎士比亚还是机器学习....
AI+医疗：使用神经网络进行医学影像识别分析 ⛵
作者：韩信子@ShowMeAI 计算机视觉实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/46 行业名企应用系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/298 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查.....
AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化
目录神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化1、复杂数据采用多层多个神经网络，才可以得到更好的分类 神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化1、复杂数据采用多层多个神经网络，才可以得到更好的分类MLDL常用小工具集合Neural Network Bro....
我在STM32单片机上跑神经网络算法—CUBE-AI
摘要：为什么可以在STM上面跑人工智能？简而言之就是通过X-Cube-AI扩展将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化，以支持在嵌入式设备上使用，目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本7.0以上，目前支持转化的模型有Keras、TF lite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型转化为一堆数组，而后将这些数组内容解析成模型，和Tens....
如何让AI理解数学？Facebook神经网络通过“语言翻译”求解数学难题
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！近年来，随着 AI 的崛起，神经网络一词也不断出现在人们的视线中。事实上，神经网络并不是什么新兴词汇。早在 70 多年前，神经网络就被 AI 前沿的工作人员用来探索人类大脑的运作模式—— 人类大脑里有着数十亿的神经元相互连接，形成错综复杂的生物神经网络，负责处理各种感官数据，并作出相应的应激反应，使....
用纯Python实现循环神经网络RNN向前传播过程(吴恩达DeepLearning.ai作业)
用纯Python实现循环神经网络RNN向前传播过程(吴恩达DeepLearning.ai作业)Google TensorFlow程序员点赞的文章！ 前言目录:向量表示以及它的维度rnn cellrnn 向前传播重点关注:如何把数据向量化的，它们的维度是怎么来的一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算，拉通来的rnn计算在看本文前，可以先看看这篇文章回忆一下:吴恩达deepLe...
一文读懂神经网络初始化！吴恩达Deeplearning.ai最新干货
来源：新智元 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约3000字，建议阅读5分钟。 本文是deeplearning.ai的一篇技术博客，对初始化值的大小选取不当，可能造成梯度爆炸或梯度消失等问题，并提出了针对性的解决方法。 神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节，会对模型的性能、收敛性、收敛速度等产生重要的影响。本文是deeplearning.ai的一篇技术博客，文章指出，对初始化值的大...
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