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RNN实战:股市预测

本篇文章主要介绍如何使用Tensorflow建立循环神经网络来预测股票市场价格。文中有完整代码!

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机器学习案例 — 闻声识鸟

TensorFlow是一个开源的机器学习库—对任何人都是开放的。公司、非营利性组织、研究人员和开发人员已经在一些领域使用了TensorFlow。

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【天池直播】广东算法大赛冠军团队思路分享

广东算法大赛冠军团队的思路分享,教你在大赛中提升分数! 直播主题:广东算法大赛冠军团队思路分享 直播时间:12月13日 20:00 直播链接:点击跳转 直播嘉宾: 邢源 天池昵称:Novelfor 北京邮电大学硕士,广东政务数据创新大赛—智能算法赛冠军团队“1234”队长。

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可视化Keras深度学习神经网络模型

为了使开发者更好的理解其开发的神经网络模型,Keras Python深度学习库提供了可视化神经网络模型的工具。在本文中,作者通过一个小例子,详细的介绍可视化的过程和原因。

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人类将可能操控AI?神经网络语言处理工作原理被破解

近期,来自麻省理工学院计算机科学人工智能实验室(CSAIL)和卡塔尔计算研究所的研究人员已经通过新的解释技术,来分析神经网络做机器翻译和语音识别的训练过程。

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你也能与AlphaGo谈笑风生:AlphaGo教学工具上线,2万多变化,37万多步棋

12月11日晚,大家期待已有的 AlphaGo教学工具正式上线了,DeepMind资深研究员黄士杰和DeepMind围棋大使樊麾在Facebook和其新浪微博差不多同一时间发布一条重要消息,谷歌DeepMind团队公布AlphaGo教学工具上线。

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教你用深度学习LSTM网络预测流行音乐趋势(附代码)

一、 LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据。比如时间序列的数据,像每天的股价走势情况,机械振动信号的时域波形,以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。

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从NIPS 2017看AI未来:黄仁勋等提出新方向:机器人不尬聊、AI可学习并预测人类行为

愈来愈热的人工智能的下一步将走向哪里?见仁见智。不过,最好的莫过于在近期美国加州长滩举行的NIPS 2017上寻找答案。这次大会上展示的基于机器深度学习的Demo,比如可以随意与人类沟通互动的MILABOT聊天机器人以及可以学习并预测人类动作的伯克利大学带来的机器人,可以一叶知秋。

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人工神经网络完爆人类的6大领域:看车都能预测选举

来自Venturebeat的盘点,人工智能都在哪些领域超越了人类?

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阿里NIPS 2017论文解读:如何降低TensorFlow训练的显存消耗?

被誉为国际顶级的机器学习和神经网络学术会议NIPS 2017于12月4日-9日在美国加州长滩市举行。在本届会议上,阿里巴巴除有两篇论文入选Workshop并进行Oral和Poster形式报告外,三大技术事业部连续3天在阿里展区举行多场技术研讨会,向5000余名参会人员介绍阿里在机器学习、人工智能领域的技术研究、产品与落地应用。

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​【NIPS2017】深度学习真的不需要理论指导了?图灵奖得主讲座无人问津,贝叶斯之父Judea Pearl落寞身影背后引人深思

今天带来一个落寞的背影。最近NIPS 2017 "Test of Time"论文大奖获得者Ali Rahimi 在长滩现场的演讲中把机器学习称为“炼金术”(Alchemy)引起机器学习界的大讨论,不难理解深度学习理论的研究似乎真的陷入了尴尬的境地。

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十大Python机器学习开源项目

1、Scikit-learn 用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具,基于NumPy,SciPy和matplotlib,开源,商业可用的BSD许可证。 Commits: 21486, Contributors: 736, Github地址: Scikit-learn 2、Tensorflow  最初由Google机器智能研究机构的Google Brain小组的研究人员和工程师开发。

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【LeCun再怼阿里】NIPS机器学习炼金术之争,Twitter机器学习研究员参战

LeCun阿里炼金术战火再升级:俩人在Facebook上展开了直接的对话,火药味甚浓。Twitter机器学习研究员发表了见解:机器学习需要什么样的研究方法?

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当我们谈论「Chatbot」时,我们在读什么? | 论文集精选 #05

Neural Response Generation with Dynamic Vocabularies@zhangjun 推荐Dialogue Generation本文针对 seq2seq 做文本生成任务 decoding 阶段 vocabulary 过大导致计算性能差的问题,提出了一种 dynamic vocabulary 的 seq2seq 模型,本文已被AAAI2018 录用。

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深度学习的核心:掌握训练数据的方法

本文主要介绍了如何进行图像标注构建深度学习,进而深度学习系统的效率。

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TensorFlow CNN示例详解

TensorFlow官网给出的CMNIST手写识别例子是典型的LeNet-5结构:输入层-卷积层-池化层-卷积层-池化层-全连接层-全连接层-Softmax-输出层 详细解释请看下面的代码的comment 开头没什么好说的。

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完爆阿尔法狗元,DeepMind用5000台TPU训练出新算法,1天内称霸3种棋类

距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间,阿尔法狗又进化了,这次不光可以玩围棋,不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗(AlphaGo)和阿尔法狗元(AlphaGo Zero)称霸围棋世界后,当地时间周二晚,DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元(AlphaZero)系统,它可以训练自己在棋盘,将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能,所有这些都在一天之内完成,并且无需其他干预,战绩斐然: 4个小时成为了世界级的国际象棋冠军;2个小时在将棋上达到世界级水平;8个小时战胜DeepMind引以为傲的围棋选手AlphaGo Zero。

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我从吴恩达深度学习课程中学到的21个心得:加拿大银行首席分析师“学霸“笔记分享

今年8月,吴恩达的深度学习课程正式上线,并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程,这几门深度学习课程也是好评如潮。 在诸多粉丝中,加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J. Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得,总结了该系列课程的诸多精华。

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【重磅】AlphaZero炼成最强通用棋类AI,DeepMind强化学习算法8小时完爆人类棋类游戏

或许“智能爆炸”不会发生,但永远不要低估人工智能的发展。推出最强围棋AI AlphaGo Zero不到50天,DeepMind又一次超越了他们自己,也刷新了世人对人工智能的认知。12月5日,包括David Silver、Demis Hassabis等人在内的DeepMind团队发表论文,提出通用棋类AI AlphaZero,从零开始训练,除了基本规则没有任何其他知识,4小时击败最强国际象棋AI、2小时击败最强将棋AI,8小时击败李世石版AlphaGo,连最强围棋AI AlphaGo Zero也不能幸免:训练34小时的AlphaZero胜过了训练72小时的AlphaGo Zero。

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哺乳动物大脑神经元也能做深度学习,未来10年神经科学与人工智能将迎突破

神经网络受生物神经网络启发而来,但大脑里的学习过程真如深度学习那样吗?这个问题的答案有望实现更强大的深度学习模型,也有助于进一步了解人类的智能。 12月5日,CIFAR研究员、多伦多大学的Blake A. Richards和同事在期刊eLife发表了论文《尝试用分离的树突进行深度学习》(Towards deep learning with segregated dendrites)[1]。

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