向神经网络展示大量的人和车的图片，并告知其哪一张是车，哪一张是人，最终，这个神经网络就可以学会区分人和车。当新输入一张车或人的图片时，它会告诉你这是一个人还是一辆汽车。如图1.1所示：基本上，这个神经网络所做的就是构建一个有意义的结构。通常需要生成呈相同输

计算机视觉中的编解码结构的局限性以及提升方法。卷积神经网络广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品中，但是标准的CNN算法仍然有局限性，在很多方面还可以改进。由于其简单和准确，该体系结构被广泛使用。顾名

直到现在，几乎你听说过的每一个关于人工智能的进步，仍基于 30 年前的一篇阐述多层神经网络训练方法的论文演变而来。那就是 Geoffrey Hinton 在 1986 年写下的《Learning representations by back-propag

解释某个简单神经网络的工作机制非常容易，但是当某个计算机视觉项目中的层数增加1000倍时，该怎么办呢?此外，我们还将致力于从这些可视化中提取不同看法，以完善卷积神经网络模型。例如，某个项目需要对雪豹和阿拉伯豹等动物图像进行分类。

近年来，图神经网络的研究成为深度学习领域的热点，机器之心曾介绍过清华大学朱文武等人综述的图网络。近日，清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review of Methods and App

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战先说说几个介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。然后我们具体讲讲卷积核的事情...随着网络的深度增加，图像的大小在缩小，与此同时，

神经网络的分类思想是对多个位置，不同尺寸，用卷积神经网络判断区域内图片是不是某物，候选位置提出方法一般用 EdgeBox。R-CNN 最初提出的时候选择 20 类进行探测，是在 ImageNet 模型的基础上，把 1000 类的分类模型变成能识别 21 类

对于人工智能领域的学者和从业者来说，2016年初阿尔法狗战胜李世石，具有里程碑式的重要意义，而这一事件也让深度学习一词走红，创投圈跟风掀起一股人工智能投资热，毫不夸张地说，这一次“人工智能热”是深度学习所引发的。如果说AI是一个合集，那么机器学习就是AI的

句法敏感的实体表示用于神经网络关系抽取。关系抽取任务大规模应用的一个主要瓶颈就是语料的获取。这篇论文的创新在于把句法信息加入到实体的表示模型里。首先，基于Tree-GRU，把实体上下文的依存树放入句子级别的表示。其次，利用句子间和句子内部的注意力，来获得含

人工神经网络以大脑处理机制作为基础，开发用于建立复杂模式和预测问题的算法。在大脑中，有数亿个神经元细胞，以电信号的形式处理信息。ANN 有能力学习和构建非线性的复杂关系的模型，这非常重要，因为在现实生活中，许多输入和输出之间的关系是非线性的、复杂的。此外，

cs224d Day 7: 项目2-用DNN处理NER问题。命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。先