人體運動軌跡的人工智慧動畫模擬
作為部落格文章的處女秀,我將簡要介紹一下我的研究領域。從現在起,我將之命名為“人體運動軌跡的人工智慧動畫模擬”(Physically-Based Animation ,下文簡稱PBA)。 譯註: 這篇文
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如何識別手寫數字呢,我們 28 * 28 矩陣表示作為輸入,輸出是一個 0 - 9 中的一個數字。今天就這個課題給大家介紹一下什麼是神經網路。我們看一下識別 8 的過程, 8 是由兩個圈 o組成的,所以我們需要
本次分享也是我個人通過學習一個國外的教程而總結的,在此向作者表示感謝!我們通過以小見大形式來進行分析。一切先從簡單或特例入手。然後在此基礎上延伸和深入。 四個畫素的圖
本專案使用卷積神經網路識別字符型圖片驗證碼,其基於 TensorFlow 框架。它封裝了非常通用的校驗、訓練、驗證、識別和呼叫 API,極大地減低了識別字符型驗證碼花費的時間和精力。 專案地址: htt
之前的文章介紹了,我可以只使用 Numpy 來建立神經網路。這項挑戰性工作極大地加深了我對神經網路內部執行流程的理解,還使我意識到影響神經網表現的因素有很多。精選的網路架構、合理的超引數,甚至準確的引
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3. 程式化噪聲方法 該文章提出一種利用程式化噪聲來生成對抗樣本的方法, 所提出的方法和那些通過梯度不斷修改以至於到達分類器的邊界的方法不一樣, 上述方法需要對目標的模型有一定的瞭解. 使用一類現實和自
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Statsbot 團隊已經發表了一篇關於 使用時間序列分析進行異常檢測 的文章。今天,我們將討論使用長短時記憶模型(LSTMs)進行時間序列的預測。我們請資料科學家 Neelabh Pan
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這是崔斯特的第七十三篇原創文章 深度學習 (๑• . •๑) 神經網路定義 人工神經網路,簡稱神經網路,在機器學習和認知科學領域,是一種模仿生物神經網路(動物的中樞神經系統,特別是大腦
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下面我們舉一個簡單的線性迴歸的例子來說明實際的反向傳播和梯度下降的過程。完全看懂此文後,會對理解後續的文章有很大的幫助。 為什麼要用線性迴歸舉例呢?因為 \(y = wx+b\) (其中,y,w,x,b都
神經網路是機器學習和深度學習的基礎 初次聽說其名號的人都會充滿著各種幻想 深入瞭解後你會發現 它還是對治深度學習恐懼症的一劑良藥 NO.1 《解析深度學習:卷積神經網路原理與視覺
作者:Piotr Skalski 編譯:Bing 今天的文章會重點關注決定神經網路學習處理速度的因素,以及獲得預測的精確度,即優化策略的選擇。我們會講解多種主流的優化策略,研究它們的工作原理,