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全连接网络到卷积神经网络逐步推导（组图无公式）

卷积神经网络神经网络

摘要：在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。

2018-07-24

1.7K0

迁移学习神经网络深度学习

所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络，这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。

2018-07-24

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数据科学家最常用的十大机器学习算法

机器学习编程算法监督学习神经网络

在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

2018-07-24

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干货：Excel图解卷积神经网络结构

卷积神经网络深度学习神经网络

先坦白地说，有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章，感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体，但依然感到困难。

2018-07-24

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【干货长文】神经网络浅讲：从神经元到深度学习

神经网络机器学习

　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。　　本文以一种简单的，循

2018-04-25

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必须了解的8种神经网络架构

神经网络机器学习模式识别

机器学习已经在各个行业得到了大规模的广泛应用，并为提升业务流程的效率、提高生产率做出了极大的贡献。目前机器学习主要在以下方面应用：模式识别：实际场景中的目标、包括人脸、表情、语音识别等等；异常检测：例如信用卡交易的异常检测、传感器异常数据模式检测和异常行为检测等；预测问题：预测股票或者汇率、或者预测消费者喜欢的电影、音乐等。神经网络是一类机器学习算法和模型的统称，也是目前机器学习发展最快的一个领域。神经网络的架构主要分为三大类——前馈、循环和对称链接网络。神经网络具有如下三个特征使它成为了机器

2018-04-24

1.4K0

【算法】什么是神经网络?

神经网络编程算法

本文结构：什么是神经网络什么是神经元神经网络的计算和训练代码实现 1. 什么是神经网络神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络例如全连接(full connected, FC)神经网络，它的规则包括：有三种层：输入层，输出层，隐藏层。同一层的神经元之间没有连接。 full connected的含义：第 N 层的每个神经元和第 N-1 层的所有神经元相连，第 N-1 层神经元的输出就是第 N 层神经元的输入。每个连接都有一个权值。不同的神经网络，具有不同的连接规则 2. 什么

2018-04-24

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如何给非专业人士讲解什么是深度学习？

深度学习神经网络

去年开始，工作中需要做许多有关 AI 科普的事情。很长时间里一直在想，该如何给一个没有 CS 背景的人讲解什么是深度学习，以便让一个非技术的投资人、企业管理者、行业专家、媒体记者乃至普通大众明白深度学习为什么会特别有效，理解 AI 是如何帮助人们解决具体问题的。中间经由 Quora 一篇简短回答的启发，大致形成了用水流脉络来比拟神经网络的想法。曾经在面向银行界、教育界、投资界人士的演讲中，尝试过基于这个比喻的讲解方法，效果很不错。慢慢就形成了这样一篇文章，最近也被收进了李开复和我合著的科普书《人工智能》

2018-04-24

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从Caffe2到TensorFlow，十种框架构建相同神经网络效率对比

tensorflow 神经网络

近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器之心对该文进行了编译。项目GitHub链接：https://github.com/i

2018-04-24

1.1K0

从语言学到深度学习NLP，一文概述自然语言处理

深度学习卷积神经网络神经网络

本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。第二描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从 one-hot 编码、词袋模型到词嵌入和 word2ve

2018-04-24

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自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

tensorflow 神经网络

机器之心编译参与：蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖，但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测，读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一

2018-04-24

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神经网络和深度学习简史（全）

神经网络深度学习

深度学习掀起海啸如今，深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年，但是，2015年似乎才是这场海啸全力冲击自然语言处理（NLP）会议的一年。——Dr. Christopher D. Manning, Dec 2015 整个研究领域的成熟方法已经迅速被新发现超越，这句话听起来有些夸大其词，就像是说它被「海啸」袭击了一样。但是，这种灾难性的形容的确可以用来描述深度学习在过去几年中的异军突起——显著改善人们对解决人工智能最难问题方法的驾驭能力，吸引工业巨人（比如谷歌等）的大量投资，研究论文的指数式增长（以及机器

2018-04-24

1.4K0

【趋势】大数据和存储领域5大突破技术

机器学习大数据机器人神经网络深度学习

　　云计算打破了传统的商业模式，大数据也持续以指数型增长，技术人员和投资人对于当前技术发展趋势都保持密切关注，因为这有可能直接影响到他们2016年及今后的商业行动。下面列举了本年度的五项突破性的创新技

2018-04-24

1.7K0

Tensorflow入门-白话mnist手写数字识别

tensorflow 神经网络

文章目录 mnist数据集简介图片和标签 One-hot编码（独热编码）神经网络的重要概念输入（x）输出（y）、标签（label）损失函数（loss function）回归模型学习速率 softmax激活函数 Tensorflow识别手写数字构造网络 model.py 训练 train.py 验证准确率 train.py 主函数 train.py mnist数据集简介 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片。在机器学习中的地位相当于Python入门的打印Hel

2018-04-24

1.1K0

数据分析/hadoop/机器学习面试题集锦，可能是最全的了…

http 大数据数据挖掘机器学习神经网络

无论你是想从事大数据相关职位的职场小白，还是准备往高处走的牛牛。小白有了这些在校招中过关斩将，牛牛们温故知新跨过业务壁垒。 B格高的HR，或者想要个助理的大数据工作者也可以了解下同行是怎么筛选人。非主流的可以拿来撩HR妹纸，折腾面试的小鲜肉………………………… 数据分析 1、提前想好答案数据分析师面试常见的77个问题 http://www.ppvke.com/Answer/question/25782 （典型的面试题，有些题是与业务结合的，不深不浅，忽悠漂亮HR妹纸必不可缺的神器。HR也可以看看提升

2018-04-24

2.2K0

20张图片完美捕捉数据科学发展的瞬间

大数据数据分析机器学习神经网络

概述数据不会让过去更好，但是，它确实可以创造一个美妙的未来。近年来，许多公司已经在数据科学领域投资数百万美元。这显示了对数据科学潜力的巨大信仰，相信它可以创造更好的世界、更好的生活和更好的未来。数学、计算机科学和领域专业知识这强大的三重奏重新定义了做出决策的过程。直觉或本能不再是复杂决策的关键。几年前的开创性发明现在已经变得过时。数据科学赋予我们超乎想象的可能性。许多东西随着时间腐朽和进化。然而，最好的技术即将到来。我十分兴奋地看到它就在我的眼前！这些图片显示了什么？我们都知道图片易于理解，而且

2018-04-23

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用TensorFlow实现神经网络很难吗？看完这篇详解，「小白」也可秒懂！

tensorflow 神经网络

图：pixabay 作者：Faizan Shaikh 「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮本文经公众号「雷克世界」授权转载（微信号：ROBO_AI）如果你一直在关注数据科学/机器学习等相关领域，那么你一定不会错过有关深度学习和神经网络的任何动态。组织正在寻找一些深谙深度学习技能的人，无论他们将深度学习的知识用于何处。从开启竞争到开源项目再到巨额奖金，人们正在试图尝尽一切办法来挖掘这个领域有限的人才资源。如果你对深度学习的发展前景充满憧憬和期望，但还不曾开始迈进这个领域，那么，在这里我将助你开启

2018-04-23

1.2K0

【聚焦】2015年最热门的职业：关于数据科学家的概念、职责、技能素养和学习资源完全手册

数据分析机器学习神经网络深度学习人工智能

编者按：本文由SocialBeta根据一亩三分地Warald (Email: iamxiaoning@gmail.com；博客: http://www.1point3acres.com）数据科学系列

2018-04-23

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【学习】机器学习（一）让不懂机器学的人也能通俗易懂

机器学习数据挖掘编程算法神经网络

机器学习是什么，为什么它能有这么大的魔力，这些问题正是本文要回答的。同时，本文叫做“从机器学习谈起”，因此会以漫谈的形式介绍跟机器学习相关的所有内容，包括学科(如数据挖掘、计算机视觉等)，算法(神经网络，svm)等等。本文的主要目录如下： 1.一个故事说明什么是机器学习 2.机器学习的定义 3.机器学习的范围 4.机器学习的方法 5.机器学习的应用–大数据 6.机器学习的子类–深度学习 7.机器学习的父类–人工智能 8.机器学习的思考–计算机的潜意识 9.总结 10.后记在本篇文章中，我将对机器学习做个

2018-04-23

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机器学习系列：（十）从感知器到人工神经网络

机器学习神经网络

从感知器到人工神经网络在第8章，感知器里，我们介绍了感知器，一种线性模型用来做二元分类。感知器不是一个通用函数近似器；它的决策边界必须是一个超平面。上一章里面介绍的支持向量机，用核函数修正了感知器的不足，将特征向量有效的映射到更高维的空间使得样本成为线性可分的数据集。本章，我们将介绍人工神经网络（artificial neural networks，ANN），一种用于强大的非线性回归和分类模型，用新的策略来克服感知器的缺点。如果把感知器比喻成一个神经元，那么人工神经网络，即神经网，就是一个大脑。人脑就是

2018-04-23

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