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深度学习

深度学习与神经科学相遇(三)[译]
深度学习与神经科学相遇(三)[译]
反向传播的近似也可以通过神经活动的毫秒级定时来实现(O'Reilly et al., 2014b)。例如,Spike timing dependent plasticity(STDP)(Markram et al., 1997)是一些神经元的特征,其中突触权重变化的符号取决于突 ...
深度学习与神经科学相遇(二)[译]
深度学习与神经科学相遇(二)[译]
许多机器学习方法(如典型的监督式学习)是基于有效地函数优化,并且,使用误差的反向传播(Werbos, 1974; Rumelhart et al., 1986)来计算任意参数化函数的梯度的能力是一个很关键的突破,这在下文我们将详细描述。 ...
深度学习与神经科学相遇(一)[译]
深度学习与神经科学相遇(一)[译]
成年人大脑结构上的基因使用模式是高度定型和可再现的。 Figure 0 中所示的动态热图表示跨个体的这种图案化模式的共同结构,特别是一些介于解剖区域对(pairs of anatomic regions)之间差异表达的基因数目,在我们 ...
卷积神经网络的复杂度分析
卷积神经网络的复杂度分析
在梳理CNN经典模型的过程中,我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关,因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。时间复杂度决定了模型的训练/预测时间。如果复杂 ...
使用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建卷积神经网络
使用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建卷积神经网络
如果使用TensorFlow的所有较高级别的工具,例如tf.contrib.learn和Keras,你可以轻松地使用非常少量的代码来构建卷积神经网络。但是经常使用这些较高级别的应用,你就没法看到它们内部的代码,从而缺失了对这些应用 ...
谷歌推出开源工具DeepVariant,用深度学习识别基因变异
谷歌推出开源工具DeepVariant,用深度学习识别基因变异
Google今天推出了一个名叫DeepVariant的开源工具,用深度神经网络来从DNA测序数据中快速精确识别碱基变异位点。学科研究的革命性进展,特别是基因学上,需要依赖于新技术的出现。比如桑格发明了测序法之后,才实现了 ...
那么多GAN哪个好?谷歌大脑泼来冷水:都和原版差不多
那么多GAN哪个好?谷歌大脑泼来冷水:都和原版差不多
从2014年诞生至今,生成对抗网络(GAN)热度只增不减,各种各样的变体层出不穷。有位名叫Avinash Hindupur的国际友人建立了一个GAN Zoo,他的“动物园”里目前已经收集了多达214种有名有姓的GAN。DeepMind研究员们甚 ...
如何构建高可读性和高可重用的 TensorFlow 模型
如何构建高可读性和高可重用的 TensorFlow 模型
在 TensorFlow 中定义你的模型,可能会导致一个巨大的代码量。那么,如何去组织代码,使得它是一个高可读性和高可重用的呢?如果你刚刚开始学习代码架构,那么这里有一个例子,不妨学习一下。定义计算图当你设计一个 ...
何恺明团队推出Mask^X R-CNN,将实例分割扩展到3000类
何恺明团队推出Mask^X R-CNN,将实例分割扩展到3000类
今年10月,何恺明的论文“Mask R-CNN”摘下ICCV 2017的最佳论文奖(Best Paper Award),如今,何恺明团队在Mask R-CNN的基础上更近一步,推出了(以下称Mask^X R-CNN)。这篇论文的第一作者是伯克利大学的在读博士 ...
最新StarGAN对抗生成网络实现多领域图像变换
最新StarGAN对抗生成网络实现多领域图像变换
图像到图像转化的任务是将一个给定图像的特定方面改变到另一个方面,例如,将一个人的面部表情从微笑到皱眉改变(见图1)。自从生成对抗网络(GANs)的引入,这个任务经历了很大的发展,从改变发色,改变边缘图以重 ...
Hinton提出泛化更优的「软决策树」:可解释DNN具体决策
Hinton提出泛化更优的「软决策树」:可解释DNN具体决策
深度神经网络优秀的泛化能力依赖于其隐藏层中对分布式表征的使用 ,但是这些表征难以理解。对于第一个隐藏层我们明白是什么激活了单元,对于最后一个隐藏层我们也明白激活一个单元产生的影响;但是对于其他隐藏层来 ...
吴恩达团队最新成果:用深度学习预测死亡概率,改善临终关怀
吴恩达团队最新成果:用深度学习预测死亡概率,改善临终关怀
用过去1年的医疗记录就能预测一个人未来1年中的死亡概率?这听起来像是《黑镜》中才有的可怕黑科技,但是这对于疗养院和临终关怀工作者,意义重大。在美国,超过60%的死亡发生在重症监护病房,多数人在弥留之际仍接 ...
Google图片数据集发布最新 V3 版,涵盖600个对象类的标记边框
Google图片数据集发布最新 V3 版,涵盖600个对象类的标记边框
日前,谷歌发布 Open Images Dataset (开发图片数据集)的 V3 版,比起今年7月份发布的 V2 版,这一最新版本的边框(bounding box)数和图像层级标签(image-level label)数都大大增加。该数据集包括一个训练集(9, ...
DeepMind异步优化算法PBT解决神经网络痛点
DeepMind异步优化算法PBT解决神经网络痛点
在围棋和Atari游戏、图像识别与语言翻译等领域,神经网络都取得了巨大的成功。但经常被忽视的一点是,神经网络在这些特定应用中的成功往往取决于研究开始时做出的一系列选择,包括:使用何种类型的网络、用于训练的 ...
戳穿泡沫:对「信息瓶颈」理论的批判性分析
戳穿泡沫:对「信息瓶颈」理论的批判性分析
「信息瓶颈」(Information Bottleneck)理论由耶路撒冷希伯来大学的计算机与神经科学家 Naftali Tishby 等人提出。该研究有望最终打开深度学习的黑箱,并解释人脑的工作原理(参见:揭开深度学习黑箱:希伯来大学计 ...

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