教你使用Keras on Google Colab(免費GPU)微調深度神經網路
本文將指導您如何使用Google上的Keras微調VGG-16網路。 簡介 在CPU上訓練深度神經網路很困難。本教程將指導您如何使用Google Colaboratory上的Keras微調
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前段時間,我們為大家整理了105篇強化學習論文的綜述及列表(點選獲取)。 為了方便大家學習,我們將會出 5期 強化學習的論文總結,每期會有 20篇 左右的論文,在 每週一
本文基於2018年發表於期刊 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (IF 5.994)上的論文“A deep learning framewor
剛剛,reddit 上出現了一篇關於論文《Rethinking the Value of Network Pruning》的討論,該論文的觀點似乎與近期神經網路剪枝方面論文的結論相矛盾。這非常令人驚訝,
1.演算法描述 最近在做AutoEncoder的一些探索,看到2016年的一篇論文,雖然不是最新的,但是思路和方法值得學習。論文原文連結 http://proceedings.mlr.press/v4
機器之心 翻譯 2018/10/21 13:54 William Koehrsen 作者
自然語言是人類獨有的智慧結晶。自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)是電腦科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向,旨在研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效
deepLearnToolbox-master是一個深度學習matlab包,裡面含有很多機器學習演算法,如卷積神經網路CNN,深度信念網路DBN,自動編碼AutoE ncoder(堆疊SAE,卷積CAE)的作者
今年 6 月份,Deepmind 發表了一篇論文,將圖與深度神經網路相結合,由此提出了一種新型圖網路。由於圖網路主要採用神經網路的方式對圖進行操作,因此它又可以稱為圖神經網路。本文介紹了 DeepMi
摘要:現有的人聲識別絕大部分在服務端實現,這會帶來如下兩方面的問題: 1) 當網路較差的情況下會造成較大的延時,帶來較差的使用者體驗。 2) 當訪問量較大的情況下,會大量佔用
作者:桑文鋒,神策資料創始人兼 CEO,前百度大資料部技術經理 引子:這次資料驅動大會我的演講記錄,最近我的核心認識就是在資訊化建設上,要從面向業務流的思路轉變為面向資料流的思路,並且提出資料化建
在之前的深度學習簡介中,我們瞭解瞭如何使用神經網路對許多示例的資料集進行建模。好訊息是神經網路的基本架構在任何應用中都是非常通用的:堆疊幾個感知器以組成複雜的層次模型,並使用梯度下降和反向傳播進行優化。 儘
近年來,神經符號學習成為一個很熱門的方向,很多科研工作把符號知識引入神經網路模型,在一些經典的 NLP 任務上都取得了不錯的效果。本文介紹了一種神經規則引擎(Neural Rule Engine,NRE),可以
色情行業,或許是對資訊渠道最敏銳、利用各類資訊渠道進行傳播最“充分”的“行業”。這些年,社交 App、直播、短視訊等新的網際網路應用方式,都難逃色情內容的“騷擾”。哪裡人多,色情內容就能立刻撲過去,在海量內容的
作者:Piotr Skalski 編譯:weakish 【編者按】和Piotr Skalski一起,基於NumPy手寫神經網路,通過親自動手實踐,加深對神經網路內部機制的理解。