深度學(xué)習(xí)背后的線性代數(shù)問(wèn)題

向量是一維有序數(shù)組，是一階張量的例子。向量被稱為向量空間的對(duì)象的片段。向量空間可以被認(rèn)為是特定長(zhǎng)度（或維度）的所有可能向量的全部集合。三維實(shí)值向量空間（...

2018-09-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性代數(shù)深度學(xué)習(xí) 4.6k 0

人工智能將如何通過(guò)消費(fèi)類應(yīng)用影響半導(dǎo)體市場(chǎng)？

隨著摩爾定律的放緩，半導(dǎo)體公司必須了解并遵循這些發(fā)展趨勢(shì)，為專用軟件提供所需的硬件。對(duì)于成像領(lǐng)域中的人工智能，蘋果（Apple）公司的iPhone X利...

2018-09-27 標(biāo)簽：半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 3.6k 0

2018年值得收藏的30個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)案例

在過(guò)去的一年里，我們比較了近8800個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，并從中評(píng)選出了前30名(0.3%的機(jī)會(huì)入選)。

2018-10-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

利用開發(fā)出的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，檢測(cè)可以標(biāo)識(shí)出抑郁的語(yǔ)音，單詞和語(yǔ)調(diào)

該模型可以分析單詞或說(shuō)話風(fēng)格的序列，并確定這些模式是否更容易在抑郁或抑郁的人身上表現(xiàn)出來(lái)，如果在新的案例中看到相同的序列模式，模型便可以根據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果預(yù)...

2018-09-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.4k 0

一個(gè)能幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地模擬數(shù)值信息的新框架

如果說(shuō)NAC只是對(duì)輸入做線性變化，那么NALU就是把兩個(gè)具有權(quán)重的NAC組合在一起，用來(lái)執(zhí)行加減（較小的紫色單元）和乘除（較大的紫色單元），計(jì)算由門（橙...

2018-10-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)NAC 2.4k 0

基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)和應(yīng)用程序的一些最新趨勢(shì)

對(duì)于諸如詞性標(biāo)記（POS）和命名實(shí)體識(shí)別（NER）之類的任務(wù)，查看詞匯的詞法信息是有用的，尤其是像葡萄牙語(yǔ)、西班牙語(yǔ)和中文這些構(gòu)詞方法十分豐富的語(yǔ)言。我...

2018-10-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯深度學(xué)習(xí) 5.3k 0

基于Keras實(shí)現(xiàn)雙向LSTM，可視化其注意力機(jī)制

直觀地說(shuō)，這類似總結(jié)整個(gè)輸入數(shù)據(jù)為單個(gè)表示，接著嘗試加以解碼。盡管對(duì)于情緒檢測(cè)這樣的分類問(wèn)題（多對(duì)一），總結(jié)狀態(tài)可能已經(jīng)具備足夠信息，對(duì)于翻譯之類的問(wèn)題...

2018-10-04 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化 4.1萬(wàn) 0

探索一下機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最受歡迎的十大框架或工具庫(kù)

Tensorflow 把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算抽象成運(yùn)算圖（Graph），一個(gè)運(yùn)算圖中包含了大量的張量（Tensor）運(yùn)算。而張量實(shí)際上就是 N 維數(shù)據(jù)的集合。神...

2018-10-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)Python 2.6k 0

一種兼具神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效性和高斯過(guò)程靈活性的方法——神經(jīng)過(guò)程

我們可以把NP看作是根據(jù)“context points”中的“target points”建模的模型，相關(guān)信息通過(guò)潛在空間z從左側(cè)流向右側(cè)，從而提供新的...

2018-10-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5.4k 0

CMSIS-NN內(nèi)核的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升微控制器的性能

對(duì)于某些內(nèi)核（例如全連接和卷積），會(huì)使用到不同版本的內(nèi)核函數(shù)。 我們提供了一個(gè)基本的版本，可以為任何圖層參數(shù)“按原樣”通用。 我們還部署了其他版本，包括...

2018-09-21 標(biāo)簽：微控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng) 7.4k 0

如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理語(yǔ)義圖像分割

更具體地講，語(yǔ)義圖像分割的目標(biāo)在于標(biāo)記圖片中每一個(gè)像素，并將每一個(gè)像素與其表示的類別對(duì)應(yīng)起來(lái)。因?yàn)闀?huì)預(yù)測(cè)圖像中的每一個(gè)像素，所以一般將這樣的任務(wù)稱為密集...

2018-10-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī) 3.8k 0