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TensorFlow、MXNet、CNTK、Theano四个框架对比分析
本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras（TensorFlow 后端）在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。
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一文看懂神经网络之Epoch、Batch Size和迭代
是不是还在纠结网上的各类技术代名词，是不是都觉得十分的相似，为了理解这些术语有什么不同，你需要了解一些关于机器学习的术语，比如梯度下降，以帮助你理解。 梯度下降 这是
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深度神经网络（DNN）=人类大脑皮层结构？
深度学习和神经科学这两个学科现在都很大，我们在学习的过程中总是难以正确解读深度学习和神经科学之间的联系。 神经元 在深度学习领域，神经元是最底层的单元，如果用感知机的
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深度学习之神经网络11大常见陷阱及对策
本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。
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为获取AI芯片,三星第二笔国外投资花落中国企业
三星企业一向很少投资国外的产业，我们知道的也就只有去年10月，三星曾对英国人工智能技术公司Graghcore投资3000万美元。现在三星的第二笔国外投资居然落在了国内的深鉴科技公司。到底是什
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神奇AI克隆技术,两分钟打造超级玛丽
AI技术应用在游戏开发中并不算是一件新奇的事情了，AI技术的强大，我们无法去预估。在游戏领域 游戏开发者可能很快就会有一个新的工具，来加快游戏开发不同风格的游戏了，那就是AI克隆技术。
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人工智能的寒冬已经过去,DNN会是趋势
一、关于51单片机和无线WIFI模块的接线方面 RXD、TXD、GND和51单片机的TXD、RXD、GND接好，模块其他引脚均为高电平，电源VCC是3.3V左右（两节1.5v干电
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人工神经网络简单算法的原理
人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里，这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理，毕
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人工神经网络基础描述详解
本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。 本文是个科普文，来自网络资料的整理。 一、 人工神经网络的
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对多层感知器和反向传播进行入门级的介绍
摘要： 本文对多层感知器和反向传播进行入门级的介绍。 人工神经网络是一种计算模型，启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。 人工神经网络是一种计算模型，启发自人类大脑处理信息的生物神经网络
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卷积神经网络(CNN)基础详细说明及其注意事项
本文是对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包括卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。 一、卷积神经网络概念
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用Pybrain库进行神经网络数据拟合的主要步骤
Pybrain号称最好用的Python神经网络库。其实Scikit-Learn号称Python上最好用的机器学习库，但是它偏偏就没有神经网络这块，所以就与我无缘了。 之前也看过一些提到N
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AI芯片百花齐放 5G和物联网助推AI芯片飞速发展
在人工智能（AI）领域，由于具有先天技术和应用优势，英伟达和谷歌几乎占据了AI处理器领域80%的市场份额，其他厂商，如英特尔、特斯拉、ARM、IBM以及Cadence等，也在人工智能处理器领域占
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人工智能做编剧能拯救中国电影行业？
AI又完成了一场 “48小时电影挑战”，继两年前AI在伦敦科幻电影节上创作名叫Sunspring的短片之后，Zone Out是第一部完全由AI独立制作的科幻电影。这一次A
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Dota2被攻破，AI与玩家只能是对抗么？AI还可以让游戏体验更佳
随着欢声笑语中打出“GG”，AI在游戏领域又有一个里程碑式的胜利。 没错，AI开始攻破Dota2的5V5团队战斗了，OpenAI研发的人工智能战队，首次
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MIT利用人工智不仅能识别多种乐器，还能过滤声音让音乐更悦耳
一般利用均衡器可以将音乐中的低音部分调出来，但是麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室（Computer Science and ArTIficial Intelligence Lab，CSA
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什么是人工神经网络？有什么特点和应用？
人工神经网络概述 人工神经网络（ArTIficial Neural Networks，ANNs），也简称为神经网络（NNs），是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。它以对大脑的生
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深度学习让机器人变得越来越像人
日前英伟达研究人员公布一项研究，英伟达研究人员利用人工智能与深度学习，让工业机器人通过观察人类执行简单任务。根据英伟达介绍，深度学习和人工智能能改善机器人与人之间的沟通并能协同合作。 英
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可降低95%的计算！深度神经网络越大节省的计算越多
莱斯大学的助理教授 Anshumali Shrivastava 说，「它应用于任何深度学习架构，该技术都能亚线性地扩展，也就是应用到的深度神经网络越大节省的计算越多。」 该研究将会发布在
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深度学习模型走进死胡同？五个问题为你引路
深度学习是一项庞大又复杂的工程，在建立深度学习模型时，走进死胡同被迫从头再来似乎是常事。 近日，SemanTIcs3网站的联合创始人Govind Chandrasekhar在官方博客上发
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