0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

用于理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡的CLass增強型注意響應(CLEAR)方法

英特爾 Altera視頻 ? 2018-11-12 06:11 ? 次閱讀

我們提出了CLass增強的注意響應(CLEAR):一種可視化和理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)在給定特定輸入的情況下做出的決策的方法。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡

    關注

    42

    文章

    4778

    瀏覽量

    101004
  • intel
    +關注

    關注

    19

    文章

    3483

    瀏覽量

    186252
  • 可視化
    +關注

    關注

    1

    文章

    1200

    瀏覽量

    21003
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    詳解深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

    在如今的網(wǎng)絡時代,錯綜復雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡環(huán)境,讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年,深度學習逐漸走進人們的視線,通過
    的頭像 發(fā)表于 01-11 10:51 ?2244次閱讀
    詳解<b class='flag-5'>深度</b>學習、<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>與卷積<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>的應用

    從AlexNet到MobileNet,帶你入門深度神經(jīng)網(wǎng)絡

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡運用的方法。AlexNet在研發(fā)的時候,使用的GTX580僅有3GB的顯存,所以創(chuàng)造性的把模型拆解在兩張顯卡中,架構如下:1.第一層是卷積層,針對224x224x3的輸入圖片進行卷積操作
    發(fā)表于 05-08 15:57

    神經(jīng)網(wǎng)絡資料

    基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡算法
    發(fā)表于 05-16 17:25

    【案例分享】ART神經(jīng)網(wǎng)絡與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡

    今天學習了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡,分別是自適應諧振(ART)神經(jīng)網(wǎng)絡與自組織映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡。整體感覺不是很難,只不過一些最基礎的概念容易理解不清。首先ART
    發(fā)表于 07-21 04:30

    解析深度學習:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理與視覺實踐

    解析深度學習:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理與視覺實踐
    發(fā)表于 06-14 22:21

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡是什么

    多層感知機 深度神經(jīng)網(wǎng)絡in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳,林敏濤和華佳勇合作
    發(fā)表于 07-12 06:35

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型發(fā)展及應用

    神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語義分割以及自然語言處理等領域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型為提高其性能增加網(wǎng)絡深度以及寬度的模
    發(fā)表于 08-02 10:39

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)機理與決策邏輯難以理解

    人工智能系統(tǒng)所面臨的兩大安全問題的根源在于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的不可解釋性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡可解釋性定義為可判讀(interpretability)和可理解
    的頭像 發(fā)表于 03-27 15:56 ?2998次閱讀

    基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的文本分類分析

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡注意力機制等方法在文本分類中的應用和發(fā)展,分析多種典型分類方法的特點和性能,從準確率和運行時間方面對基礎
    發(fā)表于 03-10 16:56 ?37次下載
    基于<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>的文本分類分析

    綜述深度神經(jīng)網(wǎng)絡的解釋方法及發(fā)展趨勢

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡具有非線性非凸、多層隱藏結構、特征矢量化、海量模型參數(shù)等特點,但弱解釋性是限制其理論發(fā)展和實際應用的巨大障礙,因此,深度神經(jīng)網(wǎng)絡解釋方法
    發(fā)表于 03-21 09:48 ?19次下載
    綜述<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>的解釋<b class='flag-5'>方法</b>及發(fā)展趨勢

    基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的因果形式語音增強方法

    傳統(tǒng)的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的語音增強方法由于采用非因果形式的輸入,在處理過程中具有固定延時,不適用于實時性要求較高的場合。針對這一問題
    發(fā)表于 06-10 11:29 ?8次下載

    什么是神經(jīng)網(wǎng)絡?什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡?

    在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之前,我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡的基本知識。就目前而言,神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習算法的核心,我們所熟知的很多深度學習算法的背后其實都
    的頭像 發(fā)表于 02-23 09:14 ?3632次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡深度神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)缺點 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡深度神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法,其主要特點是由多層神經(jīng)元構成,可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調整神經(jīng)元之間的權重,從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預
    發(fā)表于 08-21 17:07 ?4204次閱讀

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡的設計方法

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Networks, DNNs)作為人工智能領域的重要技術之一,通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接,實現(xiàn)了對復雜數(shù)據(jù)的自主學習和智能判斷。其設計方法不僅涉
    的頭像 發(fā)表于 07-04 13:13 ?520次閱讀

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡與基本神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別

    在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Networks, DNNs)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(通常指傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡或前向神經(jīng)網(wǎng)絡)的區(qū)別時,我們需
    的頭像 發(fā)表于 07-04 13:20 ?1014次閱讀