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AI科学家李飞飞告诉我们:超越 ImageNet 的视觉智能
说起人工智能,孕育了卷积神经网络和深度学习算法的 ImageNet 挑战赛恐怕是世界上最著名的 AI 数据集。8 年来,在 ImageNet 数据集的训练下,人工智能对于图像识别的准确度整整提高了 10 倍,甚至超越了人类视觉本身。
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2018-07-23
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卷积神经网络概念与原理
受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发,有人提出卷积神经网络(CNN),Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力,在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。
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2018-07-23
1.1K0
深度学习的前身,神经网络与神经元的概念
作者:Free 深度学习可以说是目前“人工智能浪潮”火热的一个根本原因,就是因为它的兴起,其中包括深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络的突破,让语音识别、自然语言处理和计算机视觉等基础技术突破以前的瓶颈。而要了解深度学习,就必须首先了解“深度学习”的前身,神经网络与神经元的概念。 一、神经元的构成 神经元可以说是深度学习中最基本的单位元素,几乎所有深度学习的网络都是由神经元通过不同的方式组合起来。 一个完整的神经元由两部分构成,分别是“线性模型”与“激励函数”。如果看过之前的文章,相信可以回忆起其
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2018-04-18
1.5K0
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