深度神经网络是学习培训样本
深度神经网络是学习培训样本深度神经网络是一个技术专业定义，是机器学习算法行业中一个新的研究内容，它被引进机器学习算法使之更接近于最初的总体目标——人工智能技术。深度神经网络是学习培训样本数据的内心规律性和表明层级，这种学习培训情况下得到的消息对例如文本...
2024-01-10
深度神经网络conda环境下载
介绍因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢，因此我把conda的环境备份好，到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 ， 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中。说明要求Anaconda3要求python版本3.6里面主要包括tensorflow2.1.0, tensorflow-gpu 2.1.0, tensorflow-estimator 2.1.0...
2024-01-10
70行Java代码实现深度神经网络算法分享
对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的――程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到――用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。程序员如何...
2024-01-10
借助 SageMaker 搭建图形神经网络，深度学习能力再上新高
绝大部分行业应用，尤其是互联网行业，每天都会产生大量数据。游戏中，每时每刻都会产生大量的玩家日志信息；旅游应用中，每天有各类酒店各种交通工具的实时价格；涉及供应链和日销量的零售电商，每月都为生产（购进）多少货而发愁；就连生产电子元器件、供电箱等零配件的传统生产企业...
2024-01-10
阿里妈妈牟娜：定向广告新一代点击率预估主模型——深度兴趣演化网络
分享嘉宾：牟娜 阿里巴巴 高级算法工程师编辑整理：孙锴内容来源：DataFun AI Talk《定向广告新一代点击率预估主模型——深度兴趣演化网络》出品社区：DataFun导读： 本次带给大家分享是阿里妈妈在2018年做的模型上的创新——深度兴趣演化网络（Deep Interest Evolution Network），分享将从以下几个方面...
2024-01-10
C++实现简单BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下实现了一个简单的BP神经网络使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果使用了25个样本，一共训练了1万次。该神经网络有两个输入，一个输出端下图是训练效果，data是训练的输入数据，temp代表所在层的输出，target...
2024-01-10
C++实现神经BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现神经BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下BP.h#pragma once#include<vector>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<cmath>#include<iostream>using std::vector;using std::exp;using std::cout;using std::endl;class BP{private: int studyNum;//允许学习次数 double h;//...
2024-01-10
神经网络全连接层（1）
接下来聊一聊现在大热的神经网络。最近这几年深度学习发展十分迅速，感觉已经占据了整个机器学习的“半壁江山”。各大会议也是被深度学习占据，引领了一波潮流。深度学习中目前最火热的两大类是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），就从这两个模型开始聊起。当然，这两个模型所涉...
2024-01-10
什么是神经网络？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑运作方式的过程，努力识别一组记录中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了神经元系统，无论是有机的还是人工的。神经网络是仿照认知系统中的（假设）学习过程和大脑的神经功能建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程后从其他观察...
2024-01-10神经网络调试入门
以下建议主要针对神经网络的初学者，它是基于我的经验对工业界和斯坦福的神经网络新手给出的建议。神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时间错误。他们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候，它可能会让你非常沮丧！但是一...
2024-01-10神经网络有哪些应用？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑操作技术的过程，努力识别一组数据中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是有机或人工神经元系统。神经网络几乎适用于预测变量（独立变量、输入）和预测变量（依赖变量、输出）之间存在关系的所有情况，即使这种关系非常复杂并且不容易用通常的...
2024-01-10
卷积神经网络协同推断仿真系统
随着移动云计算和边缘计算的快速发展，以及人工智能的广泛应用，产生了边缘智能 (Edge Intelligence) 的概念。深度神经网络(例如CNN)已被广泛应用于移动智能应用程序中，但是移动设备有限的存储和计算资源无法满足深度神经网络计算的需求。神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算，例如剪...
2024-01-10
修改一个像素，就能让神经网络识别图像出错
用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一些特定的噪点（参见：经得住考验的「假图片」：用 TensorFlow 为神经网络生成对抗样本）。然而最近，日本九州大学的 Su Jiawei 等人发表的研究证...
2024-01-10神经网络在分类中有何用处？
神经网络是一系列算法，旨在通过模仿人脑工作方式的过程来识别一组数据中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了有机的或人工的神经元系统。神经网络是在认知系统中的（假设的）学习过程和大脑的神经功能之后建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程之后从其他观察中预...
2024-01-10
机器学习之神经网络简介：剖析
如果您还记得特征组合这一单元的话，就会发现以下分类问题属于非线性问题：图 1.非线性分类问题。“非线性”意味着您无法使用形式为b + w_1x_1 +w_2x_2的模型准确预测标签。也就是说，“决策面”不是直线。之前，我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法-特征组合。现在，请考虑以下数...
2024-01-10
《网络谜踪2》举行首映，尼娅·朗与梅根·苏丽出席
美国洛杉矶时间1月12日，电影《网络谜踪2》举行首映活动，演员尼娅·朗、艾米·兰德克、斯托姆·里德、维尔·梅里克、梅根·苏丽、蒂姆·格里芬等出席。 电影《网络谜踪2》主创们合影2018年上映的《网络谜踪》曾获得影迷们的好评，时隔5年，《网络谜踪2》的推出令人期待不已。续集将...
2024-01-10
机器学习之多类别神经网络：一对多
一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案，一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器，每个可能的结果对应一个二元分类器。在训练期间，模型会训练一系列二元分类器，使每个分类器都能回答单独的分类问题。以一张狗狗的照片为例，可能需要训练五个不...
2024-01-10
训练一个识别苹果和香蕉的深度学习网络，需要多大规模的样本？
我在百度图片下载了一些香蕉和苹果的图片香蕉图片 195 张苹果图片 263 张一共 458 张图片下面是我的训练代码import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms# 加载数据集并进行数据增强transform_train = transforms.Compose( [ ...
2024-03-03通过强化学习训练神经网络
我知道前馈神经网络的基础知识，以及如何使用反向传播算法对其进行训练，但是我正在寻找一种算法，该算法比我可以用于通过强化学习在线训练ANN的算法还要多。例如，我想用人工神经网络解决小车杆向上摆动的问题。在那种情况下，我不知道应该怎么做来控制摆，我只知道我离理想位置有多近。...
2024-01-10PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络
前言本文参考PyTorch官网的教程，分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长，这五个模块分别在五篇博文中介绍。Part3：使用PyTorch构建一个神经网络神经网络可以使用touch.nn来构建。nn依赖于autograd来定义模型，并且对其求导。一个nn.Module包含网络的层（layers），同时forward(input)可以返回output...
2024-01-10什么是机器学习中的神经网络？
神经网络可以理解为试图模仿人脑工作的隐藏层，输入层和输出层的网络。隐藏的层可以可视化为输入数据本身的抽象表示。这些层借助其自身的内部逻辑帮助神经网络理解数据的各种特征。这些神经网络是不可解释的模型。不可解释的模型是即使我们观察到隐藏层也无法解释或理解的模型。这是因为...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络框架
这是图表示学习(representation learning)的第三部分——图神经网络框架，主要涉及PyG [ICLR workshop’19]、DGL [ICLR’19]、Euler、NeuGraph [ATC’19]和AliGraph [VLDB’19]五个框架。除了NeuGraph没有开源外，其他框架都已开源。PyGDGLEulerNeuGraphAliGraphDortmundNYUAlibabaPKUAlibabaICLR workshop’19ICLR’19N/AATC’19VLDB’19...
2024-01-10PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法
一、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神...
2024-01-10
一个艺术风格化的神经网络算法
效果图快读a 图的 style 和 p 图的 content 进行融合，得到第三幅图 x代价函数 Loss正文对于好的艺术，尤其是画作，人们掌握了通过在内容和风格中构成复杂的影响来创造独特的视觉体验的技能。因此这个过程的算法基础是未知的而且不存在任一人工系统有同样的能力。但是，在其他基于视觉概念...
2024-01-10
