NeurIPS 2018提前看:視覺化神經網路泛化能力
機器之心個人主頁:https://www.jiqizhixin.com/users/a761197d-cdb9-4c9a-aa48-7a13fcb71f83 1. 介紹 選文理由:從統計理論轉向人工智慧
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定義神經網路結構 我們定義一個兩層的神經網路,輸入層不算,一個隱藏層,含128個神經元,一個輸出層。 數學理論證明:具有足夠數量神經元的兩層神經網路能夠擬合任意精度的連續函式。所以,今天咱們就
AI 前線導讀:玩過《蒙特祖瑪的復仇》(Montezuma’s Revenge)這款視訊遊戲的玩家可能知道它有多難,更不用說對 AI 來說有多難。這款遊戲光是第一關就有 24 個佈滿了陷阱、繩索、梯子、敵人和
目錄: ● 迴圈神經網路的應用 ● 文字分類 ● 序列標註 ● 機器翻譯 ● Attention-based model ●
論文地址: On Generality and Knowledge Transferability in Cross-Domain Duplicate Question Detection for Heter
作者:塗子沛,著名大資料專家,阿里巴巴集團前副總裁,著有《大資料》《資料之巔》《數文明》資料三步曲。作者授權虎嗅獨家首發此文。 在難得的飯後閒餘,我偶爾也關注一些娛樂新聞。我注意到,最近國內外公眾
在實踐中有時候為了達到更好的效果需要用一些技巧。 Practical Reinforcement Learning 1. 我們知道在交叉熵方法中,例如進行一百次實
本文擴充套件了Herman Kamper和我在2018 年深度學習 Indaba組織的自然語言處理前沿課程。整個課程的幻燈片都可以在這裡找到,這篇文章將主要討論 NLP 中基於神經網路方法的
EMNLP和CoNLL大會堪稱自然語言處理(NLP)領域的年度盛宴。 每年,全球最頂尖的NLP研究者們會在這兩個大會上展示最前沿的NLP科研成果。然而,動輒上千篇的論文卻令很多關注NLP領域最新動態
背景介紹 人力資源行業其實是做關於人的決策的資料密集型行業,其中的傳統資料就包括簡歷、JD、面試評價、績效等。隨著時代和技術的發展,對資料的處理已經從簡單人工處理進入到了人工智慧技術的應用,而知識圖譜則能把
京東資料團隊曾經出了一片關於對話系統的論文《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers(智慧對話系統調查:前沿與進展)》,全文引
繼續分享如何設計圖形識別的神經網路結構。在卷積神經網路CNN中,決定某一層輸出結果中一個元素所對應的輸入層的區域大小,被稱作感受野receptive field。感受野用來表示網路內部的不同神經元對原影象的感受
過擬合和欠擬合是模型訓練過程中經常出現的問題,兩種情況正好相反,現將兩者的定義及如何防止進行簡要總結。 1 過擬合 1.1 定義 是指模型對於訓練資料擬合呈現過當的情況,反映到評估指標上就是模型在訓
前言 這道題當時沒有隊伍解出來,我當時想是有更多的步驟在圖裡面,tensorboard檢測不出來,或者那些其餘的操作有影響,當時有個提示是並非所有節點都在圖裡,最後又找了一遍pbtext的文字,看
0x00、簡介 對於攻擊者來說,在收集目標資料的過程當中(基礎設施掃描、踩點、傳遞惡意軟體),很容易被安全分析師發現。機器學習在防禦領域的應用不僅增加了攻擊者的成本,而且極大地限制了技術的使用壽命。其實攻擊