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神经网络,干货合集系列第四弹!

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今天我们来说说 “神经网络”,小编整理几篇关于 “神经网络” 的干货文章,希望能对大家的学习有帮助!

NIPS 2017系列 | 利用 SVCCA 解释深度神经网络
文章介绍了目前研究成果的更多细节,也探索了不同的应用,例如,通过投影到 SVCCA 输出来压缩 DNN,以及冻结训练,这是一种更节省计算资源的深度神经网络训练方法。

使用可进化的 AutoML 发现神经网络架构
除了基于学习的方法(例如强化学习)外,我们还想知道能否使用我们的计算资源通过编程方式以史无前例的规模进化图像分类器。我们可以在尽可能不需要专家参与的情况下实现解决方案吗?今天的人工进化神经网络能有多好的表现呢?

通过机器学习发现神经网络优化器
我们发现了两个新的优化器,PowerSign 和 AddSign,它们在各种不同的任务和架构上都具有竞争力,其中包括 ImageNet 分类和 Google 的神经机器翻译系统。

神经网络相似性如何帮助我们理解训练和泛化?
我们额外开源了用于在神经网络上应用 CCA 的代码,希望帮助研究社区更好地理解网络动态。

神经网络已经猜到了你要绘制的内容
我们进行了一个交互式网络实验,让你能与一个名为 sketch-rnn 的循环神经网络模型一起绘制作品。

感谢您的阅读!如果对文章有什么疑问或见解,欢迎到 TensorFlow 中文社区进行交流(www.tensorflowers.cn)。

想看前三篇干货合集的朋友,可直接点击下方文章链接:


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精彩评论1

TF学委  TF荚荚  发表于 2018-10-18 15:01:38 | 显示全部楼层
沙发!满满干货
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