模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似
在面对模型不收敛的时候,首先要保证训练的次数够多。在训练过程中,loss并不是一直在下降,准确率一直在提升的,会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练...
本文将从 Embedding 的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面,详细介绍Embedding(嵌入)。
(1)深度神经网络:深度神经网络,特别是RNN,在训练过程中容易出现梯度爆炸的问题。这是因为在反向传播过程中,梯度会随着层数的增加而指数级增大。
神经网络训练是一个非常复杂的过程,在这过程中,许多变量之间相互影响,因此在这过程中,很难搞清楚这些变量是如何影响神经网络的。而本文给出的众多tips就是让大家,...
以脉冲神经网络(SNN)为代表的脑启发神经形态计算(neuromorphic computing)由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受...
2024年1月13日,西北工业大学尚学群教授、彭佳杰教授团队,在Briefings in Bioinformatics上发表文章Predicting drug–...
深度学习的内容不是那么好掌握的,包含大量的数学理论知识以及大量的计算公式原理需要推理。且如果不进行实际操作很难够理解我们写的代码究极在神经网络计算框架中代表什么...
这确实是个合理的解释,大模型像个黑匣子,很难解释其中的原理,自然较难应用在主打精准的理工领域。
最近,OpenAI 的文生视频模型 Sora 爆火。除了能够输出高质量的视频之外,OpenAI 更是将 Sora 定义为一个「世界模拟器」(world simu...
GAN使用两套网络,分别是判别器(D)网络和生成器(G)网络,最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么,两套网络如何结合在一起,及优化的目标即cost f...
图结构数据在多个领域展现了其普遍性和广泛的适用性,例如社交网络分析、生物化学、金融欺诈检测以及网络安全等。在利用图神经网络(Graph Neural Netwo...
再定义创建神经网络。神经网络的架构包括该神经网络有几层,每层有几个神经元,每个神经元的启动函数是怎样的。为了简化,我们假设神经网络是 full connecte...
2024年2月26日,英国剑桥大学Pietro Lio教授团队,联合瑞典阿斯利康,在Nature Communications上发表文章Transfer lea...
今天为大家介绍的是来自Jennifer Listgarten团队的一篇概述论文。像ChatGPT和DALL-E2这样的模型可以根据文本提示生成文本和图像。尽管它...
上两篇文章讲述了神经网络的基本架构和各类常用的激活函数,那么我们知道,在神经网络中每个神经元都与其前后层的每个神经元相互连接,那么神经网络要怎么通过输入的数据又...
机器学习的5大流派: ①符号主义:使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理,最喜欢的算法是:规则和决策树 ②贝叶斯派:获取发生的可能性来进行概率推理,最...
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识...
Overfeat方法使用滑动窗口进行目标检测,也就是使用滑动窗口和神经网络来检测目标。滑动窗口使用固定宽度和高度的矩形区域,在图像上“滑动”,并将扫描结果送入到...
感知机(Perceptron)是 Frank Rosenblatt 在1957年提出的概念,其结构与MP模型类似,一般被视为最简单的人工神经网络,也作为二元线性...