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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

吐血整理!最全数据科学工具手册,Python、R、机器学习都有了

用户2802732

整理这套完整的数据科学手册的作者是来自墨西哥的 Favio Vázquez。他是一名物理学家和计算工程师,热爱科学、哲学、编程,研究的是宇宙学和大数据。

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从游戏AI到自动驾驶,一文看懂强化学习的概念及应用

用户2802732

如果一个算法解决了强化学习的问题,这个算法就是强化学习的算法;如果一个算法用到了深度神经网络,这个算法就是深度学习算法。一个强化学习算法可以是深度学习算法,也可...

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ACL 2019论文分享:ARNOR增强模型注意力,降低远监督学习中的噪声

AINLP

简介:基于知识库的远监督学习,通常会面临大量噪声数据的挑战。这篇论文提出的方法通过对模型注意力的控制,显著降低远监督学习中的噪声,进而在NYT关系分类任务上实现...

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从Word2Vec到Bert,聊聊词向量的前世今生(一)

zenRRan

神经网络语言模型不使用频率来估计n元短语出现的概率,而是通过神经网络训练得到一个语言模型。首先将原始文本进行one-hot编码,在分别乘以词嵌入矩阵,得到每个词...

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吴恩达团队发起X射线AI诊断竞赛,这家中国公司登上了榜首

量子位

在美国,每年大约一半的医学影像学报告是基于X线的,其中绝大部分是胸部X线检查。在全球发展中国家,X线胸片的使用更加广泛,是早期发现肺结核、肺肿瘤、肺炎、尘肺、气...

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【ACL 2019】腾讯AI Lab解读三大前沿方向及20篇入选论文

zenRRan

本文将通过介绍入选NLP领域顶级学术会议 ACL 的论文,解读腾讯 AI Lab 的重点研究方向:自然语言理解、对话系统和文本生成,以及机器翻译等。

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数据科学中的强大思维

AI科技评论

如果你参加过统计学入门课程,就会知道数据点可以用来激发灵感,也可以用来测试理论,但两者却不能兼顾,这是为什么呢?

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这些老照片如何用算法修复?

AI科技评论

我们该如何解决这个问题呢?我们需要一个判别:一个输入图像,并判断图像是否是真实的图像的神经网络。下面的其中一张图片是手工着色的,另一张是由我们的生成器AlbuN...

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深度 | 周志华:“深”为什么重要,以及还有什么深的网络

AI科技评论

8 月 10 日至 16 日,IJCAI 2019 在中国澳门隆重召开。14 日下午,南京大学周志华教授进行特邀大会演讲,演讲主题是《Deep Learning...

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卷积神经网络数学原理解析

AI科技评论

原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks

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150 万条语音的情感分析

AI科技评论

我们将通过使用这些字段来尽可能多地获取文本评论和附带的评级,从而找到我们离开的地方。然后我们将训练一些LSTM神经网络,将评论分类为正负两种。

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最新智能助手测试,谷歌智能助手再领先!理解水平100%,碾压Siri和Alexa

AiTechYun

Loup Ventures今天发布了其2019年智能助手智商测试的结果,如果你喜欢利用智能助手,那么有一个好消息是:所有领先的智能助手们变得越来越好。

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机器学习模拟数字动物以测试药物,减轻动物痛苦并加速药物开发进程

AiTechYun

据估计,全球药物发现市场至少价值350亿美元,到2025年可能会增加到710亿美元。但是从研发到市场的药物是一个漫长且资源密集的过程。

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DataRobot:人工智能道德规范,通过遵循伦理实践来建立信任(二)

AiTechYun

在之前关于人工智能伦理主题的前一篇博客文章中,我们介绍了人工智能(AI)在提高各行业企业的速度,准确性和运营方面所做的承诺。

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我只想说,留给学渣的时间不多了

AiTechYun

如今的AI不仅应用于职场,用在招聘员工、开除员工之后,连学生也躲在角落瑟瑟发抖,如果成绩不好,可能就要被人工智能fired掉。

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NVIDIA创下新纪录:53分钟训练出BERT,2毫秒完成AI推理,最大语言模型包含83亿个参数

AiTechYun

NVIDIA在语言理解方面成功突破,它在BERT的训练和推理方面创下了纪录,使开发人员有机会使用BERT和实时推理工具(如TensorRT)更自然地开发会话AI...

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共享学习:蚂蚁金服提出全新数据孤岛解决方案

用户2769421

随着人工智能的兴起,数据的质量和数量,已经成为影响机器学习模型效果最重要的因素之一,因此通过数据共享的模式来「扩展」数据量、从而提升模型效果的诉求也变得越发强烈...

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彻底解决梯度爆炸问题,新方法不用反向传播也能训练ResNet

Amusi

在这篇论文中,研究者介绍了用于训练深度神经网络的希尔伯特·施密特独立准则(Hilbert-Schmidt independence criterion,HSIC...

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从基础网络到NAS经典论文梳理

Amusi

《Gradient-based learning applied to document recognition》

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程序员深夜用Python跑神经网络,只为用中二动作关掉台灯!

Amusi

神经网络的一个好处就是你可以使用别人已经建成的模型,然后加入一些新的神经网络层,以此来扩展该模型。这个过程被称之为迁移学习,因此我们可以用有限的资源来进行迁移学...

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