機器學習 神經網路(2)
本次分享也是我個人通過學習一個國外的教程而總結的,在此向作者表示感謝!我們通過以小見大形式來進行分析。一切先從簡單或特例入手。然後在此基礎上延伸和深入。 四個畫素的圖
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本專案使用卷積神經網路識別字符型圖片驗證碼,其基於 TensorFlow 框架。它封裝了非常通用的校驗、訓練、驗證、識別和呼叫 API,極大地減低了識別字符型驗證碼花費的時間和精力。 專案地址: htt
之前的文章介紹了,我可以只使用 Numpy 來建立神經網路。這項挑戰性工作極大地加深了我對神經網路內部執行流程的理解,還使我意識到影響神經網表現的因素有很多。精選的網路架構、合理的超引數,甚至準確的引
這篇 TargetedDropout論文接受為 NIPS/NeurIPS 2018 關於緊湊神經網路的 Workshop,該研討會關注構建緊湊和高效的神經網路表徵。具體而言,其主要會討論剪枝、量化和低秩近似等
3. 程式化噪聲方法 該文章提出一種利用程式化噪聲來生成對抗樣本的方法, 所提出的方法和那些通過梯度不斷修改以至於到達分類器的邊界的方法不一樣, 上述方法需要對目標的模型有一定的瞭解. 使用一類現實和自
論文標題:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to S
Statsbot 團隊已經發表了一篇關於 使用時間序列分析進行異常檢測 的文章。今天,我們將討論使用長短時記憶模型(LSTMs)進行時間序列的預測。我們請資料科學家 Neelabh Pan
Zein考慮到《流放之路》是《暗黑破壞神》的競爭對手,他同意更改了 網站 的跳轉連結,不過對於暴雪提出的希望能把這個網站轉讓給他們的要求,Zein選擇了拒絕,並表示如果暴雪打算就這個網站來啟動遊戲 開發 計
本文為你展示,如何使用 fasttext 詞嵌入預訓練模型和迴圈神經網路(RNN), 在 Keras 深度學習框架上對中文評論資訊進行情感分類。 疑問 回顧一下,之前咱
這是崔斯特的第七十三篇原創文章 深度學習 (๑• . •๑) 神經網路定義 人工神經網路,簡稱神經網路,在機器學習和認知科學領域,是一種模仿生物神經網路(動物的中樞神經系統,特別是大腦
本書目錄 深度學習介紹 深度學習是模擬大腦中神經元網路的計算機軟體。它是機器學習的子集,被稱為深度學習,因為它利用了深度神經網路。 深度學習演算法的第一層稱為輸入層,最後一層稱為輸
下面我們舉一個簡單的線性迴歸的例子來說明實際的反向傳播和梯度下降的過程。完全看懂此文後,會對理解後續的文章有很大的幫助。 為什麼要用線性迴歸舉例呢?因為 \(y = wx+b\) (其中,y,w,x,b都
本文根據神策資料聯合創始人& CTO 曹犟在神策 2018 資料驅動大會現場,發表題為《資料驅動從方法到實踐》演講整理所得。 溫馨提示:完整版 PPT 可點選文末下載。 主要內容包括:
神經網路是機器學習和深度學習的基礎 初次聽說其名號的人都會充滿著各種幻想 深入瞭解後你會發現 它還是對治深度學習恐懼症的一劑良藥 NO.1 《解析深度學習:卷積神經網路原理與視覺
作者:Piotr Skalski 編譯:Bing 今天的文章會重點關注決定神經網路學習處理速度的因素,以及獲得預測的精確度,即優化策略的選擇。我們會講解多種主流的優化策略,研究它們的工作原理,