為了達到自動尋找高效能的神經網路結構的目的，研究人員需要進化一個模型簇（population）...

1 卷積神經網路卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）針對全連線網路的侷限做出了修正，加入了卷積層（Convolution層）和池化層（Pooling層）...

2深度學習，一種實現機器學習的神經網路方法一個例子在計算機視覺領域中，若識別一隻熊貓，機器學習的方法是告訴機器熊貓的各種特徵，比如鼻子，眼睛，嘴巴，毛髮等等特徵，讓機器認識到擁有這些特徵的便是一隻熊貓然而深度學習的方法是給機器一張圖片，讓機...

機器學習並不總是黑箱如果你知道神經網路機器翻譯怎樣工作，你可能會猜到：我們可以簡單地將聲音錄音輸入神經網路，然後訓練神經網路來生成文字：這是用深度學習進行語音識別的核心，但我們還沒有完全做到（至少在我寫這篇文章的時候沒做到——我打賭，在未來...

例如 Google 開源的 NASnet 模型和 ENAS 演算法就是在通用的超參調優上更進一步，當然並不是說後者的方法更優更先進，而是有些問題是超參不好描述的，例如用超參來表達每一層的輸入是前面的哪一層，這裡不妨推薦一篇文章介紹基於 Po...

黃文炳指出，已經有越來越多的人工智慧方法，在解決傳統自然科學等問題上大放異彩，未來可以更多關注如何將現有資料驅動的機器學習模型和基礎科學領域的知識進行結合...

為了使得輸入圖的嵌入是低維表示並且保留圖全域性拓撲結構，Shaw 等 ［5］ 提出在歐式空間中嵌入圖的結構保留嵌入方法（SPE，Structure Preserving Embedding），學習由一組線性不等式約束的低秩核矩陣，用於捕獲輸...

這些神經網路模型使用“點積”來計算每一層的每一個神經元，如下式所示（為了簡化，在方程中省略“偏差”項）：數字計算的記憶體瓶頸在數字神經網路實現中，權值和輸入的資料儲存在DRAM/SRAM中...

這個題目是視覺層次化處理，那麼我給自己定位的就是提出我的認知，思考一些問題，就是在深度學習之前，大家都是做一個圖模型，然後就說我們模擬人的認知，人的符號化認知...

2D和3D的區別如下圖，輸出是立體：動態操作如下（來自網路）：總結本文和大家分享卷積神經網路中各種不同的卷積操作和作用，希望對大家有幫助，總結如下：CNN三劍客：卷積層+pooling下采樣+啟用函式（非線性）空洞卷積：增大感受野，多尺度信...

被稱為有監督學習，是因為需要使用特定的資料集來訓練演算法，以幫助它形成預測函式...

尺寸不是一切圖片來源於網路德國柏林工業大學的一個多學科研究團隊最近建立了一個神經“網路”，並期待有朝一日可以透過單個神經元超越人類的腦力我們的大腦有大約 860 億個神經元，每個神經元結合起來，構成了現已知存在的最先進的有機神經網路之一當前...

通常情況下，雖然我們採取的是透過訓練原始網路，刪除連線和進一步微調來進行修剪，但是彩票假設告訴我們可以從一開始就學習最佳神經網路結構...

研究人員使用這些精心構建的資料集來訓練用於影象分類的神經網路，然後研究它在多大程度上能夠從網路在訓練期間看不到的視點（稱為分佈外組合）來識別物件...

雖然科學家們已經成功地使用神經網路從影象中推斷出 3D 場景的表示，但這些機器學習方法的速度不夠快，無法使其適用於許多現實世界的應用...

02PS神經網路濾鏡功能展示快來看看這款神奇濾鏡的強大功能PS 2021Neural Filters 神經濾鏡面板平滑功能▼智慧表情控制功能▼髮量控制功能▼風景混合器功能▼黑白照片上色功能▼超級縮放功能可以用於放大圖片加強影象細節移除JPE...

活動資訊▼主題：實現、訓練和應用迴圈神經網路時間：1月6日（週六）11：00-12：00地點：將門創投鬥魚直播間課程提綱▼在前兩節課中，我們一起探討了迴圈神經網路的設計思想（第十二課）和訓練這類網路所需要的梯度計算方法（第十三課）...

我們產品的工作原理，是透過神經網路，針對放大圖片的線條、顏色、網點等特點，做特殊的演算法調整，所以放大效果非常出色， 色彩保留較好， 圖片邊緣也不會有毛刺和重影，...

上文的示意圖中，神經元裡的（wx+b）->，其實是簡化了的，具體函式表示式會如下圖：神經網路函式表示式這個神經網路進入工程訓練，需要經過以下三個環節：準備樣本（可以是文字、圖片、音訊以及音影片結合等訓練樣本）清洗處理（目的是幫助網路更...

可以證明，在對任意資料集上利用 MSE 損失進行無限時長的訓練後，網路學習到的函式可以歸納如下：神經正切核4為了推導核迴歸的泛化性，我們將問題簡化，僅僅觀察核的特徵基上的學習問題...