如何在Excel中搭建人臉識別的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

人臉識別技術(shù)已經(jīng)有了非常廣泛的應(yīng)用，國內(nèi)大規(guī)模監(jiān)控系統(tǒng)背后運用的技術(shù)就是人臉識別。

2018-08-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別CNN 7457 0

SAN基于卷積自動編碼器進(jìn)行受限優(yōu)化：最大化某一分類器表現(xiàn)的同時最小化另一分類器表現(xiàn)

正如我們的BTAS 2018論文提到的，我們最近致力于通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)集等措施改善原SAN模型的概括性表現(xiàn)。例如，為了避免Buolamwini等在Gende...

2018-08-11 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器 3559 0

DeepMind為視覺問題回答提出了一種新的硬注意力機(jī)制

然而，在基于梯度的學(xué)習(xí)框架（如深度學(xué)習(xí)）中存在一個關(guān)鍵的缺點：因為選擇要處理的信息的過程是離散化的，因此也就是不可微分的，所以梯度不能反向傳播到選擇機(jī)制...

2018-08-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 6469 0

SpiNNaker為模擬大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供高性能平臺

科研人員利用一個名為SpiNNaker的神經(jīng)形態(tài)計算機(jī)開展大腦仿真實驗，取得的效果與利用傳統(tǒng)超級計算機(jī)進(jìn)行仿真獲取的最佳效果不相上下。

2018-08-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級計算機(jī) 4803 0

利用TensorFlow.js，D3.js 和 Web 的力量使訓(xùn)練模型的過程可視化

TensorFlow.js 將機(jī)器學(xué)習(xí)引入 JavaScript 和 Web。 我們將利用這個很棒的框架來構(gòu)建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個模型將能夠按大聯(lián)...

2018-08-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 7291 0

一種基于CNN的通用框架來區(qū)別自然圖像NIs與計算機(jī)生成圖像CG之間的差異

我們使用的實驗數(shù)據(jù)包括 Columbia Photo-graphic 與 PRCG 數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫由三組圖像組成：(1) 從40個 3D 圖形網(wǎng)站中獲取...

2018-08-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像CNN 4897 0

殺馬特教授和他的新技術(shù)究竟如何？paGAN：逼真動畫人物生成對抗網(wǎng)絡(luò)

“在Ian Goodfellow的開創(chuàng)性工作和NVIDIA的大量精彩工作的基礎(chǔ)上，已經(jīng)證明可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來合成高質(zhì)量的面部圖像。”黎顥和他的團(tuán)隊想知道...

2018-08-08 標(biāo)簽：3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)視覺 5172 0

引入Mask R-CNN思想通過語義分割進(jìn)行任意形狀文本檢測與識別

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由四部分組成，骨干網(wǎng)feature pyramid network (FPN) ，文本候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)region proposal netw...

2018-08-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本 1.5萬 0

一種利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來設(shè)計mobile CNN模型的自動神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法

具體來說，我們提出一種用于設(shè)計移動端的CNN模型的自動神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法，稱之為Platform-Aware神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索。圖1是Platform-Awar...

2018-08-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4084 0

什么是神經(jīng)算術(shù)邏輯單元？

為了推廣更加系統(tǒng)化的數(shù)值外推，我們提出了一種新的架構(gòu)，它將數(shù)字式信息表示為線性激活函數(shù)，使用原始算術(shù)運算符進(jìn)行運算，并由學(xué)習(xí)門控制。

2018-08-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元 3465 0

DeepMind最新提出“神經(jīng)算術(shù)邏輯單元”，旨在解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值模擬能力不足的問題

雖然加法和減法使得許多有用的系統(tǒng)泛化成為可能，但是可能需要學(xué)習(xí)更復(fù)雜的數(shù)學(xué)函數(shù)（例如乘法）的強(qiáng)健能力。 圖2描述了這樣一個單元：神經(jīng)算術(shù)邏輯單元（NAL...

2018-08-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 3723 0

學(xué)會使用頂級算法的秘訣是什么？如何找到合適的學(xué)習(xí)率?

學(xué)習(xí)率是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的一個超參數(shù)，但直到最近，許多人才發(fā)現(xiàn)以前設(shè)置學(xué)習(xí)率的方式非常不當(dāng)。去年，Leslie N. Smith在arXiv上提交了一...

2018-08-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 5754 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中所需要的數(shù)學(xué)知識介紹

數(shù)學(xué)和代碼在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中通常是高度混合的。大多數(shù)情況下，代碼都是直接從數(shù)學(xué)邏輯中形成，并且能用代碼語法展示出數(shù)學(xué)表示法。其實現(xiàn)在一些數(shù)據(jù)科學(xué)框架（例如...

2018-08-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4500 0

自然語言處理中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)資料介紹和應(yīng)用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）最開始是用于計算機(jī)視覺中，然而現(xiàn)在也被廣泛用于自然語言處理中，而且有著不亞于RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的性能。

2018-08-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN自然語言處理 3288 0

基于CNN的方法在代表性的公共數(shù)據(jù)集上的性能優(yōu)于其他方法

最近深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為理解位置識別問題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示，從CNNs中提取的特征經(jīng)過充分有效的訓(xùn)練，在分類...

2018-08-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

漸進(jìn)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索技術(shù)

我們提出一種學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)的新方法，該方法比現(xiàn)有的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法的技術(shù)更有效。使用了基于序列模型的優(yōu)化(SMBO)策略，在這種策...

2018-08-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 5682 0

盤點2018年人工智能技術(shù)突破性進(jìn)展

聰明的科技公司都不再單一的專注于自己的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，而是著眼于未來，不斷創(chuàng)新技術(shù)，跨界融合打造一個整合的生態(tài)系統(tǒng)。

2018-08-02 標(biāo)簽：機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 1.7萬 0