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产品经理的人工智能学习库

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长短期记忆网络 – Long short-term memory | LSTM

神经网络机器学习深度学习人工智能

长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。

2019-12-18

1.9K0

Attention 机制

机器学习神经网络深度学习人工智能

Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。

2019-12-18

1.9K0

卷积神经网络 – CNN

神经网络机器学习人工智能卷积神经网络深度学习

目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。

2019-12-18

1.1K0

循环神经网络 – Recurrent Neural Network | RNN

神经网络语音识别机器学习深度学习

卷积神经网络 – CNN 和普通的算法大部分都是输入和输出的一一对应，也就是一个输入得到一个输出。不同的输入之间是没有联系的。

2019-12-18

1.2K0

判别式模型（Discriminative model）

机器学习神经网络深度学习人工智能

在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ，判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y 。

2019-12-18

1.4K0

遗传算法（Genetic algorithm | GA）

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

2019-12-18

1.1K0

K邻近 – k-nearest neighbors | KNN

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

2019-12-18

6920

线性判别分析 – Linear Discriminant Analysis | LDA

机器学习神经网络深度学习人工智能模式识别

逻辑回归是一种传统上仅限于两类分类问题的分类算法。如果您有两个以上的类，则线性判别分析算法是首选的线性分类技术。

2019-12-18

8330

元学习 – Meta learning

机器学习人工智能深度学习神经网络

深度学习：深度学习相比机器学习来说，在复杂问题上的效果更好，但是面对互相影响的问题或者连续问题时就无从下手了，智能处理一对一的映射问题；

2019-12-18

1K0

随机森林 – Random forest

决策树编程算法机器学习神经网络深度学习

随机森林属于集成学习中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称）方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：

2019-12-18

1.2K0

人工神经网络 – Artificial Neural Network | ANN

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。

2019-12-18

1.1K0

迁移学习（Transfer learning）

迁移学习机器学习深度学习神经网络人工智能

迁移学习是一种机器学习的方法，指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。迁移学习与多任务学习以及概念飘移这些问题相关，它不是一个专门的机器学习领域。

2019-12-18

7640

自编码器（Autoencoder）

编程算法神经网络

自编码，又称自编码器（autoencoder），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器（autoencoder）内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器r = g(h)。

2019-12-18

7570

模糊神经网络（Neuro-fuzzy | FNN）

模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。

2019-12-18

3K0

前馈神经网络（Feedforward neural network）

前馈神经网络是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪60年代开始，目前理论研究和实际应用达到了很高的水平。

2019-12-18

2.1K0

粒子群算法（Particle swarm optimization | PSO）

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。

2019-12-18

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生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN

我们在《一文看懂深度学习（概念+优缺点+典型算法）》中讲过，深度学习最特别最厉害的地方就是能够自己学习特征提取。

2019-12-18

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反向传播算法（Backpropagation）

编程算法神经网络

BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。

2019-12-18

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自组织映射（Self-organization map | SOM）

自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。

2019-12-18

1.5K0

回归评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习有很多评估的指标。有了这些指标我们就横向的比较哪些模型的表现更好。我们先从整体上来看看主流的评估指标都有哪些：

2019-12-18

14.7K0

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