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深度神经网络是谁开发的
k神(AI算法专家)
答:
k神,又称KaimingHe,是一位著名的人工智能算法专家。他在深度学习领域有着杰出的贡献,尤其是在卷积神经网络(CNN)的研究方面。他是深度学习领域的重要人物之一,也是业内公认的“神经网络之父”之一。CNN与k神 卷积
神经网络是深度学习
领域中最常用的一种神经网络模型。k神在CNN的研究方面做出了很多贡献...
深度神经网络
解决计算机视觉问题的基本原理是什么?
答:
深度神经网络指的是微软推出了一新款语音识别软件
,其工作原理是模仿人脑思考方式,从而使该软件的语音识别速度更快,识别准确率也更高。深度神经网络功能介绍:微软介绍,这种新型语音识别软件采用了名为“深度神经网络”的技术,使得该软件处理人类语音的过程与人脑相似。对此微软必应搜索业务部门主管斯特凡·...
请问卷积
神经网络的
概念谁最早在学术界提出的?
答:
福岛邦彦
。2021年4月29日,福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)获得 2021 年鲍尔科学成就奖。他为深度学习做出了杰出贡献,其最有影响力的工作当属「Neocognitron」卷积神经网络架构。其实,熟悉这位Jürgen Schmidhuber人都知道,他此前一直对自己在深度学习领域的早期原创性成果未能得到业界广泛承认而耿耿于怀。
Science评论:人工智能需要真实的生物大脑机制吗?
答:
在本周Science的一篇评论文章中,研究者认为,将
深度学习
与类似人脑的先天结构相结合,能够让
神经网络
模型更接近人类学习模型。 1950年,数学家艾伦图灵在他的论文开头提出了一个重要的问题:机器能思考吗?就此,人类展开了对人工智能的 探索 。 而目前唯一已知的、能进行复杂计算的系统就是 生物神经系统 ,这也就不奇怪...
卷积神经网络和
深度神经网络的
区别是什么
答:
深度学习,又名多层
神经网络
,DNN,由汉丁在2006年命名,其实就是多层神经网络,具体这段黑历史可以查阅资料 卷积神经网络,CNN,是
深度学习的
一种方法,主要用来解决图像识别问题 由严乐春提出,因为加入了卷积核而得名
深度学习
不就是
神经网络
吗
答:
深度学习是
深度神经网络。神经网络在九几年就很火了,之后因为没法解决多层网络,梯度消失的问题,一度被svm的性能超越。直到2012年hinton提出rbm,深度神经网络才兴起
什么是
深度学习
答:
最成功的
深度学习网络是
由Yann LeCun
开发的
卷积神经网络(CNN)。 如果你看一下CNN的架构,它不仅仅是很多单元,它们以一种基本上镜像大脑的方式连接起来。大脑中被研究的最好的一部分在视觉系统,在对视觉皮层的基础研究工作中,表明那里存在简单和复杂细胞。如果你看一下CNN架构,会发现有简单细胞和复杂细胞的等价物,...
什么是
深度学习
与机器视觉
答:
1989年,燕乐存(Yann LeCun)等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于
深度神经网络
,这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行,但计算代价非常巨大,神经网路的训练时间达到了3天,因而无法投入实际使用[4]。许多因素导致了这一缓慢的训练过程,其中一种是由于尔根·施密德胡伯(Jürgen Schmidhuber)的...
剑桥大学等研究发现:理论上稳定准确
深度神经网络
实际不存在
答:
“从理论上讲,神经网络的限制很少。”英国剑桥大学的数学家Matthew Colbrook 说。然而当试图计算这些神经网络时,问题就出现了。“数字计算机只能计算某些特定的神经网络,”挪威奥斯陆大学的数学家Vegard Antun认为,“有时计算一个理想的
神经网络是
不可能的。”这样的表述可能听起来令人困惑,《IEEE ...
hinton发明了一种计算
神经网络
参数的快速算法
答:
Hinton发明了一种计算神经网络参数的快速算法 1. 简介 神经网络模型的优化一直是深度学习领域的热门话题。在过去,计算神经网络参数一直是一个耗时极大的问题。然而,Hinton发明了一种快速算法,有效地解决了这个问题,这项技术大大提高了
深度神经网络的
训练速度,进一步推动了
深度学习的
发展。2. Hinton快速...
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