15 天前 / 神策数据
手机中的 App 每天为用户提供海量的信息和资讯，而个性化的推荐方式犹如一条准绳，把用户的兴趣点和期待感与平台串联，迅速优化用户体验。 神策推荐作为一款基于用户行为分析的全流程智能推荐产品，在提升用户体验、促活促留存、提升核心业务指标、提高 IT 的投入产出比等方面拥有极大的价值意义。本文将从神策推荐之深度学习模型的角度出发，分享推荐模型中的奥秘与优势。 目前，几种较为流行的推荐方式，下面为大家介绍一二。 一、人人推荐 就是从人口统计学的角度出发，根据人与人之间的行为相似程度，来为用户做出推荐。在这里举个例......
54 天前 / 超人汪小建
大脑神经元人脑可能有1000多亿个神经元，每个神经元都可能在几个方向上互相连接着，这么大量的神经元及连接就形成了一个超级大型的网络。我们就是因为这些网络而存在各种各样的思想和意识。 大脑神经元即是脑神经细胞，主要包括细胞体、树突、轴突、突触等。 细胞体，由细胞核、细胞质和细胞膜组成。它是神经元新陈代谢的中心，是接收信息并处理的部件。 树突，是细胞体向外延伸树枝状的纤维体，它是神经元的输入通道，接收来自其他神经元的信息。 轴突，是细胞体向处延伸的最长最粗的一条树枝纤维体，即神经纤维，它是神经元的输出通道......
55 天前 / 星弟一直在
1、MobileNet GoogleMobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络的张量流实现 在tensorflow / model中可以正式实施。 对象检测的正式实现现已发布，请参阅tensorflow / model / object_detection。 新闻 YellowFin优化器已经集成，但是我没有gpu资源在imagenet上训练。呼叫培训_ 官方实施点击这里 基本模块 ImageNet-2012验证集的准确性 模型宽度乘数预处理精度-TOP1精度-TOP5 MobileNet1.0与初始相同66.51％87.09％ 下载预训体重：OneDrive，百度云 失利 时间基准 环境：Ubuntu 16.04 LTS，Xeon E3-1231 v3,4核3.40GHz，GT......
68 天前 / kbsc13
2019 年第50篇文章，总第74篇文章 本文大约3600字，阅读大约需要10分钟 这是简单介绍神经网络的知识，并介绍一种特别的神经网络--多层感知器(Multi Layer Perceptron,MLP)。 翻译自 https://ujjwalkarn.me/2016/08/09/quick-intro-neural-networks/ 这篇文章并不涉及到对数学公式的推导，只是简单介绍了神经网络的结构和基本原理。 1. 神经元神经元(neuron)是神经网络的基本计算单元，也被称作节点(node)或者单元(unit)。它可以接受来自其他神经元的输入或者是外部的数据，然后计算一个输出。每个输入值都有一个权重(weight),权重的大小取决......
69 天前 / 超人汪小建
AI与神经网络人工智能已经发展了六七十年，经历了几度繁荣和衰落。虽然已取得不错的进展，但是与理想中的人工智能差距还是很大。 人工智能三大学派：符号学派、连接学派、行为学派。符号学派认为，任何能够将物理的某些模式或符号进行操作并转化成另外一些模式或符号的系统，就可能产生智能行为；连接学派认为高级的智能行为是从大量神经网络的连接中自发出现的，通过大量神经元来模拟大脑；行为学派并没有把目光聚焦到高级智能的人类身上，而是关注低级的昆虫能灵活走动并快速反应。上世纪的八九十年代形成三足鼎立的形势。 这几年再度让人工智......
88 天前 / kbsc13
2019 第43篇，总第67篇文章 本文大约4600字，阅读大约需要10分钟 快速入门 PyTorch 教程第二篇，这篇介绍如何构建一个神经网络。上一篇文章： 快速入门Pytorch(1)--安装、张量以及梯度 本文的目录： 3. 神经网络在 PyTorch 中torch.nn专门用于实现神经网络。其中nn.Module包含了网络层的搭建，以及一个方法--forward(input)，并返回网络的输出outptu. 下面是一个经典的 LeNet 网络，用于对字符进行分类。 对于神经网络来说，一个标准的训练流程是这样的： 定义一个多层的神经网络 对数据集的预处理并准备作为网络的输入 将数据输......
104 天前 / Thinkgamer
“给定一组神经元，我们可以以神经元为节点来构建一个网络。不同的神经网络模型有着不同网络连接的拓扑结构。一种比较直接的拓扑结构是前馈网络。前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是最早发明的简单人工神经网络。 ” 给定一组神经元，我们可以以神经元为节点来构建一个网络。不同的神经网络模型有着不同网络连接的拓扑结构。一种比较直接的拓扑结构是前馈网络。前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是最早发明的简单人工神经网络。 介绍在前馈神经网络中，不同的神经元属于不同的层，每一层的神经元可以接......
112 天前 / openio
选自Andrej Karpathy blog 作者：Andrej Karpathy 机器之心编译 特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 发布新博客，介绍神经网络训练的技巧。 Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在 Youtube 视频上的大规模特征学习，2015 年在 DeepMind 实习，研究深度强化学习。毕业后，Karpathy 成为 OpenAI 的研究科学家，后于 2017 年 6 月加入特斯拉担任人工智能与自动驾驶视觉总监。 今日他发布的这篇博客能为深度学习研究者们提供极为明晰的......
112 天前 / openio
选自Andrej Karpathy blog 作者：Andrej Karpathy 机器之心编译 特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 发布新博客，介绍神经网络训练的技巧。 Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在 Youtube 视频上的大规模特征学习，2015 年在 DeepMind 实习，研究深度强化学习。毕业后，Karpathy 成为 OpenAI 的研究科学家，后于 2017 年 6 月加入特斯拉担任人工智能与自动驾驶视觉总监。 今日他发布的这篇博客能为深度学习研究者们提供极为明晰的......
115 天前 / Thinkgamer
“激活函数（Activation Function）是神经元中非常重要的一部分，为了增强网络的表示能力和学习能力，通常具备了多种特性，本篇文章会介绍几种常用的激活函数。 ” 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer 公众号：数据与算法联盟 人工神经元（Artifical Neuron）简称神经元（Neuron），是构成神经网络的基本单元，其主要是模拟生物神经元的结构和特性，接受一组输入信息并产出输出。 激活函数（Activation Function）是神经元中非常重要的一部分，......
121 天前 / algorithmdog
中心俞一鹏博士给大家带来随机连接神经网络RandWireNN的解读。 深度学习模型炼丹师一般手工精心设计网络中不同层之间的连接方式，如CNN的convolution，RNN的recurrent，ResNets的x+F(x)，以及DenseNets的[x, F(x)]等。自动化机器学习/深度学习的研究者则主要关注在巨大的网络模型空间中如何高效地搜索出较好的神经网络，如早期研究人员一般使用random search/gird search，现在演变出reinforcement learning, gradient-based, weight-sharing,以及evolutionary等方法。论文作者引入了一种网络模型空间的构造方法，即图论中的random graph，之后用g......