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【深度神经网络 One-shot Learning】孪生网络少样本精准分类

传统观点一般认为,深度神经网络通常比较擅长从高维数据中学习,例如图像或者语言,但这是建立在它们有大量标记的样本来训练的情况下。然而,人类却拥有单样本学习的能力——如果你找一个从来没有见过小铲刀的人,给他一张小铲刀的图片,他应该就能很高效的将它从其他厨房用具里面

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如何实现少样本学习?先让神经网络get√视觉比较能力

引出主题 近年来,深度学习之所以取得如此大的成功,主要在于目前拥有的海量数据和强大计算资源,尤其是在图像识别方面。因此,如何实现深度学习的快速学习,是深度学习研究的一大难题。 对于人而言,在识别物体的时候,仅需要少量图像或不需要图像,而根据对物体的描述就能基于

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DeepLearning.ai学习笔记(四)卷积神经网络 -- week4 特殊应用:人力脸识别和神经风格转换

一、什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi,但是演技好尴尬,233333 啥是人脸识别就不用介绍了,下面笔记会介绍如何实现人脸识别。 二、One-shot(一次)学习 假设我们发财了,开了一家公司。然后作为老板的我们希望与时俱进,所以想

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

我有时看到人们把神经网络称为“机器学习工具箱中的另一种工具”。神经网络作为一种工具有这样那样的优点和缺点,在这个任务或那个任务工作,有时你可以利用它们赢得Kaggle的比赛。不幸的是,这种解释只见树木,不见树林。神经网络不只是另一种分类器,它们代表了我们编写软

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[译] RNN 循环神经网络系列 1:基本 RNN 与 CHAR-RNN

本文讲的是[译] RNN 循环神经网络系列 1:基本 RNN 与 CHAR-RNN, 原文地址:RECURRENT NEURAL NETWORKS (RNN) – PART 1: BASIC RNN / CHAR-RNN 原文作者:GokuMohandas 译

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2018-2019最具成长性AI技术Top10:GAN、胶囊网络、云端AI排前三

目录: • 介绍 • 对抗神经网络 • 胶囊网络 • 云端人工智能 • 深度强化学习 • 智能脑机交互 • 对话式人工智能平台 • 情感智能 • 神经形态计算 • 元学习 • 量子神经网络 介绍 中国电子学会 17 日在北京举行的 2018 世界机器人大会上

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人脸识别和神经风格转换

第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换(Special applications: Face recognition &Neural style transfer) 4.1 什么是人脸识别?(What is face recognition?) 4.2 O

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让AI去学习AI:你已经是个成熟的模型了,该学会自己训练了

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! 导读:让计算机自己去学习和训练规则,是否能达到更好的效果呢?自动机器学习就是答案,也就是所谓“AI的AI”,让AI去学习AI。 随着深度神经网络的不断发展,

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