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什么是循環神經網絡（RNN），如何使用它們？本文所討論的就是關于循環神經網絡的基礎內容，RNN 是變得日益流行的深度學習模型。本文不打算深入講解其晦澀的數學原理，而是旨在讓讀者獲得關于RNN 的抽象理解。 一般的循環神經網絡信息 循環神經網絡出現于20世紀 80年代，最近由于網絡設計的推進和圖形處理單元上計算能力的提升，循環神經網絡變得越來越流行。這種網絡尤其是對序列數據非常有用，因為每個神經元或者單元能用它的內部存儲來保存之前輸入的相關信息。在語言的案例中，“I had washed my house”這句話的意思與“I had my house washed”大不相同。這就能讓網絡獲取對該表達更深的理解。 注意到這點很重要，因為當閱讀一個句子甚至是一個人時，你就是要從它之前的單詞中提出每個詞的語境。一個卷起的循環神經網絡 一個循環神經網絡里有很多個環，這些環能允許帶著信息通過神經元，同時在......閱讀全文
循環神經網絡的應用 RNN 有很多應用。一個不錯的應用是與自然語言處理（NLP）的合作。網上已經有很多人證明了 RNN，他們創造出了令人驚訝的模型，這些模型能表示一種語言模型。這些語言模型能采納像莎士比亞的詩歌這樣的大量輸入，并在訓練這些模型后生成它們自己的莎士比亞式的詩歌，而且這些詩
摘要： 針對化纖外觀缺陷檢測使用基于深度學習的語義分割方法，總結了自2014年以來基于深度學習的典型語義分割方法，并在此基礎上應用到化纖外觀檢測項目上，取得了不錯的效果。 01 化纖外觀缺陷檢測背景 化纖作為紡織制造的原料，由化纖生產企業進入下游紡織企業前會收卷形成絲餅，但在絲餅
醫院對于自家的重癥監護室（ICU），往往有一個不成文的期望：減少“患者在病床上去世”事件的發生。這種想法乍一聽有點奇怪，但可以理解。 這個期望可能很快就能實現了。基于監測患者生命體征各種設備所提供的實時數據，ICU似乎是人工智能的完美使用場景，可以用來判斷患者的實時病情以及病情何時惡化。 E
人工智能技術在物流、醫療、金融、產業物聯網等很多領域都有現實應用。對于關乎每個人健康的醫療領域而言，不管醫生是不是接受，人工智能已強勢闖入醫療界。 最近有兩條消息再次把人工智能推向了高潮： 1.2017兩會中人工智能第一次出現在政府工作報告中，關注人工智能的科技界因此熱血沸騰。 2.世界癌
人工智能可以幫助醫生判斷患者病情是否會惡化。 醫院對重癥監護室（ICU）有一個可理解的目標：減少患者“在病床上去世”事件。 在重癥監護室里，監測患者各項生命體征的醫學設備采集到的數據匯聚成一股洪流，正好讓人工智能有了用武之地：判斷患者何時會情況惡化。美國緊急醫療研究所（Emergency C