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2024-03-06...互联网数据通信技术的演进历史与启示-4
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IPv6是历史的必然选择
IPv6实际上最早称为IPng(Internet Protocol Next Generation),而IPng起源于SIPP。 20世纪90年代初,IETF意识到两个问题:一是32位地址不够用;二是当时... 69 🈶🖼️ -
2020-07-02...6. 深度学习历史进入新世纪。2004年,执着于神经网络研究的杰弗里•辛顿获得加拿大高级研究院(CIFAR)每年50万加元的经费支持,召集为数不多的同道,启动了“神经计算和自适应感知(Neural Computation and Adaptive Perception, NCAP)”项目。2006年,辛顿在《科学》发表... 160
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2019-10-11...5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络(Recurrent neural network)在前面讨论的卷积神经网络,无法利用历史数据的时间依赖关系,来分析数据特征,对于二维图像来讲,我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心,在另外一些与时间相关的问题中,输入的数据是基于时间的序列,卷积网络就无... 220
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2019-10-11...4 卷积神经网络1980年,一位法国的大学生Yann LeCun通过《Perceptron》接触到了神经元模型,这种看起来具有智慧的机器让他十分着迷,可是他发现关于神经网络的资料简直少的可怜,实际上,就像我们前面所提到的那样,在60年代已经出现的一个关于多层神经网络如何训练这个重要问题,几乎没多少人研究,更别说解决问题... 215
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2019-10-11...3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”(RBM)就是对“玻尔兹曼机”(BM)进行简化,使玻尔兹曼机更容易更加简单使用,原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的,而且隐元和隐元之间也是全连接的,这样就增加了计算量和计算难度。“受限玻尔兹曼机”(RBM)同样具有一个可见层,一个隐层,但层内无连接,层与层之间全连接,... 226
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2019-10-11...1 引子在本系列的2,3,4季中,我们分别介绍了神经网络的生物学背景,最早的关于神经元的数学模型,以及具有学习功能的感知机。我们现在已经知道,如何学习神经网络的参数是最为关键的问题,这个问题从宏观上看实际上跟求解2的平方根并没有本质不同,即需要一个迭代过程(梯度下降)不断更新模型的参数。在一个著名的Adaline模型(... 218
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