实现电能质量扰动信号的准确、快速检测对于查找电能质量问题根源、改善电能质量、确保电网安全、保障经济稳定具有重大意义。算法先采用双分辨率S变换实现扰动信号特征向量的准确、快速提取。在获得扰动信号的特征向量后对各特征向量进行归一化处理并利用经过训练的LVQ神经

在近期举行的云栖大会武汉峰会上，装有DFSMN语音识别模型的“AI收银员”在与真人店员的PK中，在嘈杂环境下准确识别了用户的语音点单，在短短49秒内点了34杯咖啡。此外，装备这一语音识别技术的自动售票机也已在上海地铁“上岗”。FSMN是近期被提出的一种网络

def sigmoid: #定义激活函数，这里可以换成其他激活函数？利用dot函数用训练集乘以初始化的权重，得到一个4*1的向量，然后用sigmoid函数将网络输出做非线性化处理

近年来，从围棋到 Dota 团战赛，深度神经网络应用在各种游戏竞赛中不断取得突破。这一次，有人把这种方法用到斗地主游戏的研究中，可以说真的很接地气了！本论文是 ICLR 2019 的投稿论文，目前该论文还处于双盲审状态，因此也还未公布作者。针对这些问题，我

《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》是南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所博士生魏秀参最近开放的一本CNN入门电子书，本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网络，向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，是一本面向中文读者轻

人工智能是很火，神经网络也很火，但你真的懂它吗？“神经网络”这一强大的工具，正在帮助人类实现越来越多的任务和梦想。如果我们能够深入到神经网络内部的工作原理，真正去搞懂里面的规则和运行方式，必将是一次伟大的理论探索，这将带领人类的研究再次跨越围栏，去到一个更

这位传奇人物就是Aidan Gomez，而他目前就读的大学为多伦多大学。在多伦多大学，Gomez主修计算机科学和数学。Kaiser和Gomez所训练的模型，可同时解决八个问题，其中包括ImageNet大赛的图像分类识别。Gomez认为，这里的方法会有助于模

2017第六届新能源发电系统技术创新大会中国电工技术学会主办，2017年6月21-24日在河北省张北县召开，大会围绕新能源发展战略、系统关键技术、微电网及储能等重要议题展开交流。神经网络模型具有自我学习能力强、能够较好逼近任意非线性函数的优点，在电动汽车充

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第二章节的第八

RNN 在大部分任务上都表现的更好，除了在关键词匹配和识别这类任务不如 CNN。摘 要深度神经网络的出现使得自然语言处理领域发生了翻天覆地的变化。CNN 的特点是善于抽取位置不变特征，而 RNN 的特点是善于按序列对单元进行建模。目前很多最先进的 NLP

随着2017年的到来，深度学习技术也迎来了新的一年。深度学习是一门基于多层神经网络的技术，此项技术是许多颠覆性技术的基础。对数据科学家来说，深度学习技术将成为一门顶级焦点技术，下面我将对2017年深度学习的发展趋势做一些预测：。在新的一年里，将会出现一款面

从2016年3月份左右，我的毕业设计开题答辩时间正好是AlphaGo大战李世石之日。还记得当时答辩PPT最末引用的图片还是这张：。不过当时答辩情况并不理想，答辩组老师也没发现我留的这个彩蛋。如今，随之BP神经网络模型，深度神经网络模型的提成，而且硬件水平的

人类不会每听到一个句子就对语言进行重新理解。看到一篇文章时，我们会根据之前对这些词的理解来了解背景。我们将其定义为记忆力。但令人遗憾的是传统的神经网络还无法做到这一点。这就是循环神经网络发挥作用的地方。循环神经网络在深度学习领域非常热门，因此，学习循环神经