深度网络模型有哪些
@顾尝4461：深度学习 是生成模型还是判别模型 -
沙残15881277540…… 深度学习的模型有很多,既有生成模式也有判别模式, 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 CNN卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN循环神经网络、RNTN递归神经张量网络、自动编码器、GAN 生成对抗模型等.机器学习方法可...
@顾尝4461：深度学习有哪些优点和缺点 -
沙残15881277540…… 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
@顾尝4461：AlphaGo 用了哪些深度学习的模型 -
沙残15881277540…… AlphaGo用了一个深度学习的模型:卷积神经网络模型. 阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序.其主要工作原理是“深度学习”.“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法. 一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,...
@顾尝4461：深度学习如何生成音乐 -
沙残15881277540…… 学习声乐的条件 要学好声乐,必须具备一定的条件,即具有良好的音乐素质、掌握相应的音乐基础知识和技能,有良好的嗓音条件. 1、音乐素质 音乐素质就是人在音乐方面 敏锐听觉、鲜明的节奏感和良好的音乐感觉,就是我们常说的音准、...
@顾尝4461：目前深度学习的模型有哪几种,适用于哪些问题 -
沙残15881277540…… AlphaGo依靠精确的专家评估系统(value network):专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题. 基于海量数据的深度神经网络(...
@顾尝4461：深度神经网络目前有哪些成功的应用 -
沙残15881277540…… 深度学习最成功的应用是在音视频的识别上,几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的.其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别,目前识别准确率已经超越人类.深度学习成了图像识别的标配,以至于目前做图像不懂深度学习都不好意思跟人打招呼.(这种状态个人觉得是不好的)其中图像识别中,应用最广的是人脸识别.自然语言理解方面,深度学习也非常活跃,主要是使用一种叫做LSTM的深度学习方法.深度学习已经深入各个领域无人车,智能回答,智能翻译,天气预报,股票预测,人脸比对,声纹比对,等其他许多有趣的应用,比如智能插画,自动作诗,自动写作文,等都可以通过深度学习来完成深度神经网络目前有哪些成功的应用
@顾尝4461：能不能简单举个例子说明一下深度置信网络的(DBN)的分类过程?主要针对文本分类, -
沙残15881277540…… function test_example_DBN load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x = double(test_x) / 255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); %% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weights rand('state',0) dbn.sizes = ...
@顾尝4461：cntk 和 cnn dnn 之间的区别 -
沙残15881277540…… dnn 从名字上你就可以看出来,是深度神经网络,类比于浅层神经网络,它的训练方法也是BP,没有引入无监督的预训练.隐层的激活函数使用了 ReLU,改善了“梯度弥散”,通过正则化+dropout 改善了过拟合的现象,在输出层 是softmax 作...
沙残15881277540…… 深度学习的模型有很多,既有生成模式也有判别模式, 目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括 CNN卷积神经网络、DBN深度信念网络、RNN循环神经网络、RNTN递归神经张量网络、自动编码器、GAN 生成对抗模型等.机器学习方法可...
@顾尝4461：深度学习有哪些优点和缺点 -
沙残15881277540…… 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...
@顾尝4461：AlphaGo 用了哪些深度学习的模型 -
沙残15881277540…… AlphaGo用了一个深度学习的模型:卷积神经网络模型. 阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序.其主要工作原理是“深度学习”.“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法. 一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,...
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@顾尝4461：目前深度学习的模型有哪几种,适用于哪些问题 -
沙残15881277540…… AlphaGo依靠精确的专家评估系统(value network):专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题. 基于海量数据的深度神经网络(...
@顾尝4461：深度神经网络目前有哪些成功的应用 -
沙残15881277540…… 深度学习最成功的应用是在音视频的识别上,几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的.其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别,目前识别准确率已经超越人类.深度学习成了图像识别的标配,以至于目前做图像不懂深度学习都不好意思跟人打招呼.(这种状态个人觉得是不好的)其中图像识别中,应用最广的是人脸识别.自然语言理解方面,深度学习也非常活跃,主要是使用一种叫做LSTM的深度学习方法.深度学习已经深入各个领域无人车,智能回答,智能翻译,天气预报,股票预测,人脸比对,声纹比对,等其他许多有趣的应用,比如智能插画,自动作诗,自动写作文,等都可以通过深度学习来完成深度神经网络目前有哪些成功的应用
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沙残15881277540…… function test_example_DBN load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x = double(test_x) / 255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); %% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weights rand('state',0) dbn.sizes = ...
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沙残15881277540…… dnn 从名字上你就可以看出来,是深度神经网络,类比于浅层神经网络,它的训练方法也是BP,没有引入无监督的预训练.隐层的激活函数使用了 ReLU,改善了“梯度弥散”,通过正则化+dropout 改善了过拟合的现象,在输出层 是softmax 作...
