19 天前 / Howie6879
系列文章： 《Neural Networks and Deep Learning》读书笔记系列：1.识别手写字反向传播算法如何工作 NNDL: 改进神经络的学习法神经络可以计算任何函数的可视化证明 上一章提到了神经网络的一种普遍性，比如说不管目标函数是怎样的，神经网络总是能够对任何可能的输入得到一个近似的输出。 “普遍性告诉我们神经络能计算任何函数；而实际经验依据提深度络最能适于学习能够解决许多现实世界问题的函数 ”而且理论上我们只要一个隐藏层就可以计算任何函数，第一章我们就用如下的网络结构完成了一个手写字识别的模型： shadow-image-20201119214307565 这时候...
89 天前 / hyper0x
↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale 干货 译者：张峰，Datawhale 成员 结构总览 一、神经网络简介对于非线性分类问题（如图 1 所示），“非线性”意味着你无法使用形式为： 的模型准确预测标签。也就是说，“决策面”不是直线。之前，我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法 - 特征组合。 现在，请考虑以下数据集： 图 2. 更难的非线性分类问题图 2 所示的数据集问题无法用线性模型解决。
223 天前 / kbsc13
点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 总第 143 篇文章，本文大约 3000字，阅读大约需要10分钟 前言深度学习领域，最常见的就是各种网络模型，那么在写论文或者文章，介绍网络模型的时候，最好的办法当然就是展示代码画图，今天介绍的 Github 项目，就是整理了 22 个设计和可视化网络结构的工具，其地址如下： https://github.com/ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network 22 款工具名称分别是： draw_convnetNNSVGPlotNeuralNetTensorBoardCaffeMatlabKeras.jsKeras-sequential-asciiNetr...
228 天前 / u312562
最近看到一组漫画 ，解释了深度学习的原理。什么是深度学习？下图表示了深度学习与机器学习的关系，可见深度学习是属于机器学习的一种，但是中间的推理过程是类似于人脑的神经元的构成，而机器学习更像是一棵树状的规则来推理。 深度学习可以做什么？ 神经元的运行原理，经典是是 MNIST 手写数字识别，我们需要利用神经网络教会电脑识别手写数字。 比如下图，我们会采用尺寸为 28X28，共 784 个像素的图片作为输入：神经网络通过几层、若干的神经元学习，学习到如何把这 784 个像素分类到 0-9 的哪一个类别里。
260 天前 / 张铁蕾
关于机器学习，有一个古老的笑话： Machine learning is like highschool sex. Everyone says they do it, nobody really does, and no one knows what it actually is. [1] 翻译过来意思大概是： 机器学习就像高中生的性爱。每个人都说他们做了，但其实没有人真的做了，也没有人真正知道它到底是什么。 总之，在某种程度上，机器学习确实有很多晦涩难懂的部分。虽然借助 TensorFlow、sklearn 等工具，机器学习模型以及神经网络通常能被快速地运行起来，但真正弄清背后发生了什么，仍然不是一件容易的事。
300 天前 / Thinkgamer
相信熟悉推荐系统的同学对于协同过滤（Collaborative Filtering）已经熟悉的不能再熟悉了，我也相信很多人心里在想“这么简单的协同，都 2020 年了，谁还用呀”。 俗话说得好，人不可貌相，海水不可斗量！CF 作为最早的推荐算法，基于 CF 的改进在学术界和工业界应用的十分广泛，就在之前介绍的一篇论文里，介绍了腾讯实时 ItemCF 的实现和应用，所以说可千万别小瞧协同过滤了。 本篇论文主要介绍新加坡国立大学在 17 年发表的论文：Neural Collaborative Filtering（神经网络协同过滤）...
318 天前 / 矩池云
作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ，MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology")数据集有着举足轻重的地位。基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行"hello world!" 模型。以下内容和模块的运算，均在矩池云平台进行。本次教程分五步： 第一步：数据预处理，包括提取数据标签、查看图片数据、数据可视化、查看数据是否平衡等 第二步：数据加载，打乱数据集 第三步：构建模型，简单介绍网络卷积模型和激活函数...
319 天前 / 矩池云
在上一次肺炎 X 光片的预测中，我们通过神经网络来识别患者胸部的 X 光片，用于检测患者是否患有肺炎。这是一个典型的神经网络图像分类在医学领域中的运用。 另外，神经网络的图像分割在医学领域中也有着很重要的用作。接下来，我们要演示如何在气胸患者的 X 光片上，分割出气胸患者患病区的部位和形状。 那么就让我们来正式开始了。 第一步：导入需要的 Python 包 importsys importcv2 importpydicom importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt frommatplotlibimportpatchesaspatches fromglobimportglob fromtqdmimporttqdm fromp...
323 天前 / 机器视觉与算法建模
综上，算法流程如下： 1) 全纯函数 y=f(w):由于 dy/dw*=0，由推导可知，梯度与实数域结果一样，无需额外实现 2)非全纯函数 y=f(w,w*):a, 求得 g1 = dy/dw，g2 = dy/dw*。b, 拿到上层 backward 回来的梯度，也就是 grad_outputc, 求得本节点的梯度 +=grad_output.g1* + grad_output*.g2 具体实现 pytorch 自动求导机制可以通过继承 torch.autograd.Function 来扩展求导算法。由上可知，只需要扩展非全纯函数即可。 复数的矩阵表示形式为 z[..., 2]，最后维度的 2 个值分别是实部和虚部。
360 天前 / 读芯术
全文共 1674 字，预计学习时长 5 分钟 图源：zhihu 约翰，不可忽视直觉。因为直觉表示处理过快的数据，这让有意识的人根本无法理解。——Sherlock Holmes神经网络庞大且复杂，对初学者非常不友好。所以小芯带来了本期文章——致力于为初学者创建最小的神经网络。而比起神经网络背后的复杂数学和算法，通过创建最小的神经网络并训练它来完成一个简单的任务，更能让你对神经网络如何工作有一个直观的印象。下面，我们开始吧~图源：blog.sina.com.cn 神经网络背后的想法神经网络是权重的集合。我们可以在一组输入和输出值（目标或标签）上训练神经网络。
376 天前 / Thinkgamer
该系列的其他文章： 常见的五种神经网络(1)-前馈神经网络常见的五种神经网络(2)-卷积神经网络常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(上篇)常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(中篇)常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(下篇)常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(上篇)常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(下篇)常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络(上篇)常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络(下篇)在上一篇文章中介绍了生成模型的基本结构、功能和变分自动编码器，在本篇文章中主要介绍一下生成对抗网络（Generative Adversaarial Networks...
411 天前 / Thinkgamer
该系列的其他文章： 常见的五种神经网络(1)-前馈神经网络常见的五种神经网络(2)-卷积神经网络常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(上篇)常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(中篇)常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(下篇)常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(上篇)常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(下篇)常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络在上一篇文章中介绍了玻尔兹曼机和受限玻尔兹曼机（阅读详情）,这篇文章中介绍一下深度信念网络。
424 天前 / Thinkgamer
引言常见的五种神经网络系列第四篇，主要介绍深度信念网络。内容分为上下两篇进行介绍，本文主要是深度信念网络（上）篇，主要介绍以下内容： 背景玻尔兹曼机受限玻尔兹曼机该系列的其他文章： 常见的五种神经网络(1)-前馈神经网络常见的五种神经网络(2)-卷积神经网络常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(上篇)常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(中篇)常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(下篇)常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(上篇)常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(下篇)常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络背景对于一个复杂的数据分布...
429 天前 / 美团技术团队
总第371篇 2019年 第49篇 本文详细阐述了美团在基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法的研究。有关轨迹预测算法的研究还在继续，希望能与同行一起交流学习。 1. 背景民以食为天，如何提升超大规模配送网络的整体配送效率，改善数亿消费者在”吃“方面的体验，是一项极具挑战的技术难题。面向未来，美团正在积极研发无人配送机器人，建立无人配送开放平台，与产学研各方共建无人配送创新生态，希望能在一个场景相对简单、操作高度重复的物流配送中，提高物流配送效率。