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标签 > 神经网络
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。
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为了解决模型无法检测像素过小的目标、难以生成全新比例的图像等限制,我们提出了一种经过优化的为卫星图像目标检测框架:You Only Look Twice...
作为顶会,评选“最佳论文”和“终身成就奖”几乎已经是一项“标配”,ACL也不例外。往年会议通常会在正会上宣布获奖论文/嘉宾,但今年主办方在会议前一个月就...
深度学习开发者Artem Oppermann介绍了受限玻尔兹曼机的原理
乍看起来,能量这一术语和深度学习没什么关系。相反,能量是一个物理概念,例如,重力势能描述了具有质量的物体因重力而具有的相对其他质量体的潜在能量。不过,有...
如上图所示,sigmoid的作用确实是有目共睹的,它能把任何输入的阈值都限定在0到1之间,非常适合概率预测和分类预测。但这几年sigmoid与tanh却...
GQN可以表示、测量并且减少不确定性。即使在没有完全看到所有场景的情况下,网络也可以解释其中的不确定之处。同时也能根据部分图像拼成完整的场景。下面的第一...
为了学习足以迁移到未知环境的视觉鲁棒特征,研究人员使用了 Sadeghi 与 Levine 在 2017 年提出的域随机化技术(即模拟随机化),它可令机...
Nyberg还指出,Machine Intelligence Garage进行的研究发现,随着机器学习生态系统的发展,可信的基准测试和性能建模将变得越来...
如果一个AI能在像星际、Dota这样复杂的游戏里超越人类水平,那它就是一个里程碑。相较于AI之前在国际象棋和围棋里取得的成就,游戏能更好地捕捉现实世界中...
加拿大多伦多大学(University of Toronto)的研究人员宣布开发出了人工智能驱动的程序,可干扰脸部识别系统。
MIT最新研究证实,当一个神经元突触增强时,它周围的神经元会变弱。这对于当下大热的神经网络来说,又会有怎样的启示呢?
有了训练集和验证集后,我们开始对数据集进行基准测试。这是一个分类问题,在给出一个测试数据时,我们需要将它分到12个类中的一个。我们将使用卷积神经网络(C...
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