机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(下)

本文简要讲述了8种 机器学习架构,希望可以给大家带来帮助上文讲述了 机器学习 功能和 神经 网络 概念,以及简要介绍了感知器和卷积 神经 网络,接下来继续介绍另外6种 神经 网络架构。3.递归 神经 网络为了理解RNN,我们需要对序列建模进行简要概述。将 ...

存在比深度学习更好的技术吗?有人说脉冲神经网络和哥德尔机器

什么比深度学习更好?由此引出深度学习 三大局限性:缺乏解释性、缺乏迁移能力以及巨大 计算资源消耗。什么比深度学习更好?脉冲 神经 网络和哥德尔 机器算吗?本文选自Quora上 提问,“什么比深度学习更好?”(What is better ...

AI 黑箱难题怎么破?基于神经网络模型的算法使机器学习透明化

,并且很方便地编辑它们,而无需从头开始训练”。这能让 机器学习“一步到位”,而 神经 网络马上就能学会。举例来说,人们能告诉 Siri 某一个 定义,然后它会被存储起来。今天 神经 网络还达不到这一点,它们需要用无数案例不断训练学习 ...

Andrej Karpathy:神经网络是“软件2.0”,而非机器学习的一种工具

深度学习和计算机视觉专家、特斯拉人工智能部门主管Andrej Karpathy最近提出将 神经 网络视为Software 2.0,而非“ 机器学习中 一种工具”,讨论了Software 2.0在 机器视觉、语音识别、机器翻译等领域逐渐取代 ...

用验证机制加强神经网络的能力:研究者提出机器学习防御措施

&深度 神经 网络还以为是鸵鸟就目前来说,作者们认为现有防御措施 限制在于,缺乏对 机器学习模型 验证机制。 2分钟读论文" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/article ...

机器都会学习了,你的神经网络还跑不动?来看看这些建议

机器学习 研究过程中,学到经验和知识 并不仅仅是 机器,我们人类也积累 丰富 经验,本文就将给你几条最实用 研究建议。接下来本文将介绍一些训练深度 神经 网络经验(主要基于TensorFlow平台)。有些建议可能对你来说很显而易见,但对其他人来说可能很 ...

Intel发布专为机器学习而设计的Intel® Nervana™神经网络处理器,年底量产

.Live大会上,Intel正式发布了专为 机器学习而设计 Intel® Nervana™ 神经 网络处理器(NNP)系列芯片。按照Intel之前对芯片预先命名 序列,该芯片 预发布代号为“Lake Crest&rdquo ...

Quick BI的电子表格中对齐方式设置不生效的问题

产品名称QuickBI产品模块电子表格概述本文主要介绍QuickBI中电子表格 对齐方式如何设置。问题描述电子表格中对表格数据进行水平 对齐设置,保存发布后不生效是什么原因?问题原因电子表格中工具栏里 水平 对齐对数据集中 数据不生效,只 ...

Facebook宣布全面转为神经网络人工智能翻译

考虑几个单 。 这种方法导致当 翻译具有明显不同字 排序 语言时会出现 翻译困难 情况。为了弥补这个问题并构建 神经 网络系统,Facebook开始使用一种被称为序列到序列LSTM(long short-term memory) 循环 神经 网络 ...

神经网络中embedding层作用——本质就是word2vec,数据降维,同时可以很方便计算同义词(各个word之间的距离),底层实现是2-gram(词频)+神经网络

,列大小为 向量 维度(通常取128或300),比如矩阵 第一行就是编号ID=0,即network对应 向量。那这个矩阵M怎么获得呢?在Skip-Gram 模型中,我们会随机初始化它,然后使用 神经 网络来训练这个权重矩阵&那我们 输入数据 ...

机器视觉与深度神经网络—洗去浮华,一窥珠玑

近年来 机器学习、AI领域随着深度 神经 网络(DNN) 崛起而迎来新一波 春天,尤其最近两年无论学界还是业界,或是各大媒体,甚至文盲老百姓都言必称“智能”。关于这方面,可讨论 东西实在太多太多,我不想写成一本厚厚的书,所以在此 ...

【机器学习系列直播】使用深度神经网络进行CTR预测

**分享内容**:>1. 训练数据字段2. 特征工程在传统 机器学习和深度 神经 网络地位3. 解读如何在PAI上使用TensorFlow4. 解读本次实验代码5. 使用PAI TensorBoard 评估实验效果 ...

Workarounds一词的翻译

nullWorkarounds一 翻译The redirect that you can send to the user, does not work when you need to send a query string (" ...

机器学习入门|神经网络(一)

这篇文章并没有谈什么 神经 网络 几个模型,而是从生物学角度理解来理解一下什么是 神经 网络,希望能有所收获( ̄︶ ̄)↗ 传统 机器学习模型过于依赖数据 特征,可解释性强,我们可以通过模型训练结果 权重直观地看到哪个事物特征发挥了多少程度 作用。可是1 ...

机器学习之——神经网络模型

之前我们了解了 神经 网络模型(Nerual Network),这一次,我们来具体讨论一下 神经 网络模型 表达。我们知道, 神经 网络模型是许多逻辑单元(Logistics Unit)按照不同 层级组织起来 网络,每一层 输出变量作为下一层 输入变量 ...

机器学习系列直播--使用对抗神经网络(GANs)生成猫【8月30日 20点不见不散】

对抗 神经 网络模型(GANs)作为当下最火 神经 网络模型使用GANs我们可以还原图像原始颜色可以还原马赛克:可以把漫画变成真实图像可以把文字变成图像还可以进行视频下一帧预测.对抗 神经 网络模型(GANs)作为当下最火 神经 ...

机器批量翻译调用指南 - 机器翻译

机器批量 翻译,支持多段文本进行 翻译 ...

Finding Similar Items 文本相似度计算的算法——机器学习、词向量空间cosine、NLTK、diff、Levenshtein距离

nullhttp://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch3.pdf 汇总于此 还有这本书&http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/ 里面有 向量空间 SVM 等介绍 ...

结构体对齐的方式(自动对齐和手动对齐)

#include //默认情况下,结构体一般在内存中 自动 对齐格式是4个字节 //结构体设置手动 对齐 //如果这里是4,那么下面 打印就是8 //如果这里是2,那么下面 打印就是6 //如果这里是1,那么下面 打印就是5 ...

停用词过滤 - 机器学习PAI

本文为您介绍PAI-Studio提供 停用 过滤算法组件。 停用 过滤算法组件是文本分析中 一个预处理 ...

神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数,整个网络中就引入了非线性部分,sigmoid 和 tanh作为激活函数的话,一定要注意一定要对 input 进行归一话,但是 ReLU 并不需要输入归一化

null1 什么是激活函数?激活函数,并不是去激活什么,而是指如何把“激活 神经元 特征”通过函数把特征保留并映射出来(保留特征,去除一些数据中是 冗余),这是 神经 网络能解决非线性问题关键。目前知道 激活函数有如下几个 ...

基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测

技术方案 优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习 二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平 99% 检测准确率,而误报率低于 1/1000。基于深度学习 病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后 卷积 神经 网络 ...

训练深度神经网络的时候需要注意的一些小技巧

_scale可以被设置为0.1或者1初始化参数对结果 影响至关重要,要引起重视。在深度 网络中,随机初始化权重,使用SGD 话一般处理 都不好,这是因为初始化 权重太小了。这种情况下对于浅层 网络有效,但是当足够深 时候就不行了,因为weight更新 时候,是 ...

学界 | 胶囊网络是如何克服卷积神经网络的这些缺点的?

null胶囊 网络(CapsNet)是一种新 热门 神经 网络架构。它可能对深度学习带来深远 影响,特别是对计算机视觉领域。等一下!计算机视觉不是差不多已经被解决了吗?我们不是已经看到了多种卷积 神经 网络(CNN) 神奇案例?它们不是已经在计算机视觉任务(例如 ...

一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取有道翻译手机版的翻译接口

一篇文章教会你利用Python 网络爬虫获取有道 翻译手机版 翻译接口null ...

获取指定热词组的详情信息 - 智能对话分析

调用GetAsrVocab获取指定热 详情信息 ...

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!

(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大 性能突破, 然而高质量深度模型 发展依赖于大量 尝试,这是由于没有很好 理解深度模型是怎么工作 ,在本文中,提出了一个可视化分析系统,CNNVis,帮助 机器学习专家更好 理解、分析、设计深度卷积 神经 网络。关键 ...

[译] Scratch 平台的神经网络实现(R 语言)

本文讲 是[译] Scratch 平台 神经 网络实现(R 语言),这篇文章是针对那些有统计或者经济学背景 人们,帮助他们通过 R 语言上 Scratch 平台更好地学习和理解 机器学习知识。本文讲 是[译] Scratch 平台 神经 网络实现(R 语言 ...

神经网络的优缺点

追捧。人们想将 神经 网络应用到各个地方,但是它们真 适合每个地方吗?在本篇文章中,将对于这个问题以及深度学习现在如此受追捧 原因进行讨论。通过这篇文章,您将了解 神经 网络 主要缺点,阅读完它后,您将知道 神经 网络 主要缺点,当您为当前 机器学习问题选择 ...

手把手教你如何提高神经网络的性能

神经 网络性能不够好?来学习下如何提升你 神经 网络性能吧! 神经 网络是一种 机器学习算法,它可以提高许多用例(项目) 精确度。但是,很多时候我们构建 神经 网络 准确性可能不令人满意,或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜 头号位置。因此,我们一直在 ...

由深度神经网络想到的人生意义和哲理

,以及这一观点带来 形而上学 意义。◆&◆&◆迁移学习作为一个 机器学习(ML)新手,我第一次接触到 机器学习 经历是相当不可思议 。谷歌 机器学习库(称为TensorFlow)让我有机会搭建一个深度 神经 网络 ...

深度学习的这些坑你都遇到过吗?神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

如果你 神经 网络不工作,该怎么办?作者在这里列出了建 神经 网络时所有可能做错 事情,以及他自己 解决经验。忘记规范化数据忘记检查结果忘记预处理数据忘记使用正则化使用 batch太大使用了不正确 学习率在最后层使用了错误 激活 ...

卷积神经网络在图像分割中的进化史:从R-CNN到Mask R-CNN

null本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)卷积 神经 网络(CNN)不仅能用来对图像进行分类,还在图像分割任务重有着广泛 应用。Dhruv Parthasarathy就职于Athelas,一家专注于深度学习技术 医疗健康公司。他在 ...

手把手教你如何提高神经网络的性能

![image](https://yqfile.alicdn.com/d6ebf04daee3290af8e9a859fa009d8f71f3e7a6.png) 神经 网络是一种 机器学习算法,它可以提高许多用例(项目) 精确度。![image](https ...

深度学习的难点:神经网络越深,优化问题越难

机器学习研究人员尝试找到可证明地解决深度 神经 网络优化问题 算法不抱有太大 希望。因为这个优化问题是NP-hard问题,这意味着如果在多项式时间内可证明地解决这个问题,那么也可以解决那些几十年来尚未被解决 成千上万 问题。事实上,J. Stephen ...

图神经网络(AliGraph)在阿里巴巴的发展与应用

知识支撑,利用深度学习 泛化技术,看上去是一个可行 方向,在某些问题上,离我们 可解释性目标更近了一步。各种深度学习相关 顶会在近年来 paper分布上,图 神经 网络(GNN)一直处于蓬勃态势。GNN不一定是可解释性 全部,但对于集团内复杂 生态网数据,无论 ...

细说深度神经网络的无损优化

Net-Trim AI优化框架,其使用逐层凸体系(layer-wise convex scheme)来精简预训练深度 神经 网络。& & & &深度学习对许多AI应用来说已经成为了最佳选择,它 范围从影像识别到语言 翻译 ...

循环神经网络的概念,结构和代码注释

null循环 神经 网络(RNN)简直像是魔法一样不可思议。我为图像标注项目训练第一个循环 网络情景到现在都还历历在目。当时才对第一个练手模型训练了十几分钟(超参数还都是随手设置 ),它就开始生成一些对于图像 描述,描述内容看起来很不错,几乎让人感到语句是 ...

《中国人工智能学会通讯》——2.28 端到端<em>神经机器</em>...

与统计<em>机器翻译</em>不同,不再有人工设计的词语<em>对齐</em>、短语切分、句法树等隐结构(latent structure),不再需要人工设计特征,端到端神经<em>机器翻译</em>仅使用一个非线性的<em>神经网络</em>便能直接实现自然语言文本的转换。...

《中国人工智能学会通讯》——2.27 ...改进统计<em>机器翻译</em>

利用深度学习改进统计<em>机器翻译的</em>核心思想是以统计机器翻译为主体,使用深度学习改进其中的关键模块,如语言模型[1]、翻译模型[2]、调序模型[3]、词语<em>对齐</em>[4]等。深度学习能够帮助机器翻译缓解数据稀疏问题。以语言...

谷歌<em>机器翻译</em>取得颠覆性突破 到底几分真假?

所以重大突破并不仅仅是上了深度<em>神经网络</em>,而是以句子为单元。最近,做<em>机器翻译的</em>同志们一打开朋友圈,猛然发现好像饭碗没了,谷歌爸爸大力出奇迹,提高了机器翻译87%的水平。结果打开人家原文一看,原来虚惊一场,...

跨越语言鸿沟-跨境电商多语言<em>翻译</em>实现电商全球化

最里层响应时间和成本比较高,采用<em>神经网络机器翻译</em>,神经网络翻译比较适合强文本的,它实现语言的流利度和业务的忠实度能力强。我们在商品描述、评论和沟通上使用<em>神经网络机器翻译</em>;在商品标题、搜索<em>词</em>和属性上使用...

注意力的动画解析(以<em>机器翻译</em>为例)

同时作为例证,我将介绍在过去五年里发表的四种<em>神经机器翻译的</em>框架。并且我将在文章中为对其中的一些概念理论进行直观推断式的讲解,所以大家要注意这些讲解哦。目录 1.Attention:综述 2.Attention:例子 3.总结 附录...

【深度】AI 入侵翻译,<em>神经机器翻译</em>进化让巴别塔7年内...

基于词组的机器翻译(PBMT)是将句子拆分成字<em>词</em>后单独翻译,而<em>神经网络机器翻译</em>(NMT)则将输入视为一个整体进行翻译。这样做的好处是翻译时需要进行的调整少了很多。当<em>神经网络机器翻译</em>技术刚刚出现时,就在中等...

改变世界的七大NLP技术,你了解多少?...

我们训练<em>神经网络</em>,最后编码的隐藏层输出表示一个特定<em>的词</em>嵌入。当我们通过大量的句子进行训练时,类似上下文中的单词会得到相似的向量。对Skip-Gram和CBOW的一个吐槽就是它们都是基于窗口的模型,这意味着语料库的...

<em>机器翻译的</em>前世今生

1993年IBM的Brown和Della Pietra等人提出的基于<em>词对齐</em>的翻译模型,标志着现代统计<em>机器翻译</em>方法的诞生。2003年爱丁堡大学的Koehn提出短语翻译模型,使<em>机器翻译</em>效果显著提升,借助同时期Franz Och提出的对数线性模型...

《中国人工智能学会通讯》——7.5 应 用

1)共同生成的,每个权重由 h t-1和每个源语言词的隐层向量(h s)共同决定,源语言<em>的词</em>权重越大,说明其对生成该目标语言的贡献越大,这其实也隐含说明这两个词越<em>对齐</em>。以上的这种 seq2seq 思想又可以进一步应用于...

NLP&深度学习:近期趋势概述(二)

此外,对于这样的模型,<em>词</em>级训练的目标不同于测试度量的目标,例如用于<em>机器翻译</em>和对话系统的n-gram重叠测量,BLEU。由于这种差异,当前的NLG类型系统往往会产生不连贯,重复和枯燥的信息。为了解决上述问题,业内...
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