1. 阿里云>
  2. 云栖社区>
  3. 主题地图>
  4. H>
  5. 混合密度神经网络

当前主题:混合密度神经网络

混合密度神经网络相关的博客

查看更多 写博客

UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合

【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习

阅读全文

【GAN货】生成式对抗网络资料荟萃(原理/教程/报告/论文/实战/资料库)

简介 生成式对抗网络,是近些年来最火的无监督学习方法之一,模型由Goodfellow等人在2014年首次提出,将博弈论中非零和博弈思想与生成模型结合在一起,巧妙避开了传统生成模型中概率密度估计困难等问题,是生成模型达到良好的效果。 基本思想 囚徒困境 195

阅读全文

【iPhone X重磅发布】携A11人工智能芯片登场,人脸识别9大特征

苹果13日凌晨发布了本年度最重量级的产品——iPhone X (iPhone 10)。这款用人脸识别进行解锁的新iPhone 可能是苹果AI属性最强的一个产品了。在发布会现场,苹果介绍了A11生物神经网络引擎”这一AI芯片,近期,以智能手机为主的终端设备定制

阅读全文

CEA开源性能测试工具N2D2 人工智能芯片竞赛开始了

ZD至顶网服务器频道 12月25日 新闻消息: 深度学习在2016年持续成为业界热门话题。而在即将来临的2017年里,专家们称人工智能社区对高性能、高效的深层神经网络“推理”引擎的需求将迅猛增加。 时下的深度学习系统主要是在定义网络、训练大数据集时利用强大的

阅读全文

CEA开源性能测试工具N2D2 人工智能芯片竞赛开始了

ZD至顶网服务器频道 12月25日 新闻消息: 深度学习在2016年持续成为业界热门话题。而在即将来临的2017年里,专家们称人工智能社区对高性能、高效的深层神经网络“推理”引擎的需求将迅猛增加。 时下的深度学习系统主要是在定义网络、训练大数据集时利用强大的

阅读全文

手把手教你在Python中实现文本分类(附代码、数据集)

文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务,目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下: 分析社交媒体中的大众情感 鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件 自动标注客户问询 将新闻文章按主题分类 目录 本文将详细介绍文本分类问题并用Pytho

阅读全文

CEA开源性能测试工具N2D2 人工智能芯片竞赛开始了

深度学习在2016年持续成为业界热门话题。而在即将来临的2017年里,专家们称人工智能社区对高性能、高效的深层神经网络“推理”引擎的需求将迅猛增加。 时下的深度学习系统主要是在定义网络、训练大数据集时利用强大的计算资源,而在达到目标时则需访问大型计算机系统。

阅读全文

CEA开源性能测试工具N2D2 人工智能芯片竞赛开始了

深度学习在2016年持续成为业界热门话题。而在即将来临的2017年里,专家们称人工智能社区对高性能、高效的深层神经网络“推理”引擎的需求将迅猛增加。 时下的深度学习系统主要是在定义网络、训练大数据集时利用强大的计算资源,而在达到目标时则需访问大型计算机系统。

阅读全文