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人工智能围棋是穷举还是别的算法
答:
AlphaGo 给围棋带来了新方法,它背后主要的方法是 Value Networks(价值网络)和 Policy Networks(策略网络),其中 Value Networks 评估棋盘位置,Policy Networks 选择下棋步法。这些
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模型通过一种新的方法训练,结合人类专家比赛中学到的监督学习,以及在自己和自己下棋(Self-Play)中学到强化学习。...
以下机器学习框架中哪一个是由
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推出的?
答:
TensorFlow。TensorFlow是由
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推出的开源机器学习框架。于2015年首次发布,并迅速成为了广泛使用的机器学习框架之一。TensorFlow提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种机器学习模型,包括
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模型。
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的AI技术发现了第二个太阳系?
答:
据报道,
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和NASA宣布,通过AI机器学习技术在开普勒-90系统中发现了一颗新行星。科学家们把
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应用于开普勒望远镜收集的数据中,首次发现了该系统的第八颗行星。在所有的已知行星系统中,这一发现使开普勒-90系统的已知行星数量与太阳系不相上下。开普勒-90系统比太阳系稍大、更炽热、质量也更大,...
如何看待
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AlphaGo首次战胜人类围棋高手
答:
一个月前,DeepMind创始人Demis Hassabis曾说道很快会有关于围棋研究的惊喜,而1月28日的《Nature》杂志即将以封面论文的形式介绍
Google
旗下人工智能公司DeepMind开发的一款名为AlphaGo的人工智能,它已经击败了欧洲围棋冠军,并将于3月与世界冠军李世乭对战。该程序采用了两个深度
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,policy network与...
AI干货分享:PaddlePaddle官方九大NLP模型盘点
答:
基于
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的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力,因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。近日,百度PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE,在多个中文NLP任务上表现超越了
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的BERT(请参考链接),展示了百度在NLP技术的领先能力,同时也表明PaddlePaddle作为国内目前唯一功能完备的深度学习平台,在不断得...
手机上运行的深度
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模型-MobileNet
答:
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在2019年5月份推出了最新的MobileNetV3。新版MobileNet使用了更多新特性,使得MobileNet非常具有研究和分析意义,本文将对MobileNet进行详细解析。 MobileNet的优势 MobileNet网络拥有更小的体积,更少的计算量,更高的精度。在轻量级
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中拥有极大的优势。 1 更小的体积 MobileNet相比经典的大型网络,参数量明显更少...
深度学习之卷积
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经典模型
答:
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于2014年Imagenet挑战赛(ILSVRC14)凭借GoogleNet再次斩获第一名。这个通过增加了
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的深度和宽度获得了更好地效果,在此过程中保证了计算资源的不变。这个网络论证了加大深度,宽度以及训练数据的增加是现有深度学习获得更好效果的主要方式。但是增加尺寸可能会带来过拟合的问题,因为深度与宽度的加深必然会带来过量...
谷歌
想让军事间谍无人机变得更聪明
答:
据报道,
谷歌
将通过提供称为TensorFlow应用程序编程接口(API)的软件构建块来帮助部门实现这一目标,谷歌的一位代表在一份声明中说:“这项技术通常用于构建
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。” “这个特定的项目是国防部的一个试点项目,目的是提供开源的TensorFlow api,可以帮助对非机密数据进行对象识别。”,Gizmodo报道说,...
谷歌
翻译这几个月的进化速度似乎突然加快了?
答:
下图为翻译系统的核心算法框架图:
Google
's Neural Machine Translation System由带有 8 个encoder和 8 个decoder的深度 LSTM
网络
组成,同时加入了attention机制和残差连接(residual connections)。为了提升并行性从而降低训练时间,我们的注意机制将decoder的底层连接到了encoder的顶层。为了加速最终的翻译速度,...
概念激活向量的提出,对研究
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有什么帮助?
答:
可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一。计算模型和深度学习研究领域近期取得了很大进展,创建了非常复杂的模型,这些模型可以包括数千个隐藏层、数千万神经元。虽然创建高级深度
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相对简单,但理解如何创建这些模型以及它们如何使用知识仍然是一个挑战。最近,
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大脑(
Google
Brain)团队发表了...
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