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带你读《基于浏览器的深度学习 》之二:神经网络架构

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 神经网络架构 本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。 卷积神经网络(CNN)架构擅长解决图像识别问题。因为卷积和池化操

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理解 LSTM 网络

递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。 传统的神经网络不能做到这点,而且这似乎也是它的主要缺陷。比如,你

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CCAI | 人工智能的将来,是否就埋藏在大脑那些神经元突触间美妙的电信号中?

我们曾经说过,在人工智能的研究中有一个流派,倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键,但事实上,直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅,更谈不上对它的精确模拟了。对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究,早已脱离了单个学科可以应对的范畴

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美军引进IBM神经芯片 耗能更低视觉计算能力更强大

卫星、飞机、无人机……美国空军在天空部署了很多 “眼睛”。现在它又有了新想法:用大脑一样的计算机芯片强化系统,让设备更智能,可以自动识别坦克、防空系统。 美国空军研究实验室从IBM引进了神经形态芯片,它可以从雷达航空图像中识别军事、民用车辆。这块芯片非同寻常

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[译] 理解 LSTM 网络

原文链接:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 吴恩达版:http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week1.html#header

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网络安全与机器学习(一):网络安全中的机器学习算法

相当多的文章已经描述了机器学习在网络安全的应用以及保护我们免受网络攻击的能力。尽管如此,我们仍然需要仔细研究人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL),它们到底能不能像炒作内容所说的无所不能。 首先,我要让你失望了。我通过研究发现与图像识别或自然语

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手把手:AlphaGo有啥了不起,我也能教你做一个(附Python代码)

在2016年3月,Deepmind研发的AlphaGo以4:1的成绩,击败了曾荣获18次世界冠军的围棋选手,李世石(Lee Sedol)。超过2亿观众见证了这一历史时刻。一台机器已经学会了一种超越人类的围棋策略。这在以前被认为是一项不可能完成的任务,或者至少需

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线性模型可解释一定比DNN高?UCSD科学家:大错特错!

【新智元导读】人们对深度学习模型的真正运行机制还远远没有完全了解,如何提高预测模型的“可解释性”成了一个日益重要的话题。近来的一篇论文讨论了机器学习模型的“可解释性”的概念及其重要意义。 7月17日,加州大学圣迭戈分校(UCSD)博士、卡内基梅隆大学(CMU

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