【新智元导读】自动机器学习(AutoML)是近来很活跃的研究方向。KDnuggets 的主编 Matthew Mayo 写了一篇文章介绍了 AutoML 的概念,以及为什么要做自动机器学习。本文后附 AI 软件工程师 Thibault Neveu 发表在 Medium 的文章,介绍他如何训练神经网络自动编程。 在过去几年,自动机器学习(AutoML)成了一个研究的热点。在继续接下来的话题之前,我们先简单介绍什么是 AutoML,它为什么重要。然后,我们将介绍一个训练神经网络自动编程的项目,附上代码,你可以自
机器之心报道 编辑:陈萍、蛋酱 通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。 此前,图灵奖得主、深度学习先驱 Yann LeCun 的一条推文引来众多网友的讨论。 在该推文中,LeCun 表示:「深度学习并不像你想象的那么令人印象深刻,因为它仅仅是通过曲线拟合产生的插值结果。但在高维空间中,不存在插值这样的情况。在高维空间中,一切都是外推。」 而 LeCun 转发的内容来自哈佛认知科学家 Steven Pinker 的一条推文,Pinker 表示:「 通用近似定理很好地解释了为
赶快去检查/配置环境变量,看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去,如果没有问题,重启VS即可
对深度学习,包括分布式表示,深度架构和易避免鞍点的理论驱动力的讨论。 这篇文章总结了Rinu Boney最近一篇博客的关键点,基于今年蒙特利尔深度学习暑期学校上Yoshua Bengio的讲座,讲座是
在这篇文章中,我想与大家分享8个神经网络体系结构,我相信任何一个机器学习的研究人员都应该熟悉这一过程来促进他们的工作。
卷积神经网络(二) ——LetNet-5、AlexNet、VGG-16、残差网络 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 本文主要介绍几种卷积网络模型,学习它们的结构、组成、特点等。 二、Let
(与 Ronghang Hu, Marcus Rohrbach, Trevor Darrell, Dan Klein and Kate Saenko合作)
Batch Normalization确实是深度学习领域的重大突破之一,也是近年来研究人员讨论的热点之一。Batch Normalization是一种被广泛采用的技术,使训练更加快速和稳定,已成为最有影响力的方法之一。然而,尽管它具有多种功能,但仍有一些地方阻碍了该方法的发展,正如我们将在本文中讨论的那样,这表明做归一化的方法仍有改进的余地。
当计算科学发展的不够完善,还没能解决启发式问题的时候,很多安全问题都是利用规则来解决的,这些规则都是“死”的。
关键词:Python,tensorflow,深度学习,卷积神经网络 正文如下: 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用pytho
让我们把几件事弄清楚。虽然神经网络、深度学习、机器学习和人工智能似乎都是一样的,但它们都有各自的历史、起源和等级制度。
除了机器学习(ML)工作定义之外,我们还旨在简要概述机器学习的基本原理,让机器“思考”的挑战和局限性,以及今天深入解决的一些问题学习(机器学习的“前沿”),以及开发机器学习应用程序的关键要点。
现如今,人们将深度学习运用到几乎所有领域,那些最“时髦的”领域包括计算机视觉、自然语言处理、语音分析、推荐系统以及预测系统。但是,有一个领域被大家遗忘在机器学习的角落,那就是信号分析(或时间序列分析)。本文中,将首先向大家展示信号和时间序列的重要性,接下来简要地回顾一下经典的方法,然后分享一下在Mawi公司运用深度学习处理信号的经验以及在算法交易领域的经验。
这是OpenAI科学家Hyung Won Chung在近来的演讲中,对大模型参数规模扩大能力飙升得出的论断。
【导读】10月15日,人工智能研究机构OpenAI发布了一条机械手单手解魔方的视频。这个自学式的类人机器人手臂名为 Dactyl,不仅可以单手解魔方,甚至能在外加各种干扰,比如“蒙眼”,用布娃娃长颈鹿干扰下继续完成任务。这次,这套机械手系统使用的是此前用于 OpenFive 同样的强化学习代码,加上一项名为 Automatic Domain Randomization (ADR,自动化域随机)的新技术,这套系统可以处理之前未见过的场景,再次证明了强化学习的强大学习能力。
通过上述计算过程我们发现,在前馈神经网络中,信息的传递是单向的, 这种限制虽然使得网络变得更容易学习,但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。在生物神经网络中, 神经元之间的连接关系要复杂得多。前馈神经网络可以看作一个复杂的函数, 每次输入都是独立的, 即网络的输出只依赖于当前的输入。
传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下,其为神经网络。实际上,您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是,线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。
因为伤了背,Geoff Hinton已经站着工作了12年,似乎巧合地迎合了现在“站立工作”的这股风潮。
这个春节有些心神不定,只得靠读书和学习平复心情。《人工智能简史》去年很火,在京东的销售榜中也很考前,未能免俗,自己抽空读了一遍,随记随想。
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了,查了下,大家有些都是不译的。 比如:dropou
本文是机器学习大牛Jason Brownlee系统介绍RNN的文章,他在文中详细对比了LSTM、GRU与NTM三大主流架构在深度学习上的工作原理及各自特性。读过本文,你就能轻松GET循环神经网络在语音识别、自然语言处理与机器翻译等当前技术挑战上脱颖而出的种种原因。 作者 | Jason Brownlee 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 循环神经网络(RNN)是一种人造神经网络,它通过赋予网络图附加权重来创建循环机制,以维持内部的状态。 神经网络拥有“状态”以后
这位特斯拉的人工智能研究负责人、李飞飞的斯坦福高徒刚刚难得更新了博客,推出了一篇长文《神经网络的训练秘籍》,详细讲述了我们在训练神经网络时候可以遵循的套路。
来源:机器人圈 作者:BaymaxZ 本文长度为5000字,建议阅读20分钟 本文介绍RNN的重要性和先进性,并详细阐释几种用于深度学习中的RNN模型。 近年来,循环神经网络(RNN)在众多自然语言处理项目中取得重大突破得以成名。为什么RNN可以在众多机器学习方法中脱颖而出?本文编译自machinelearningmastery.com,作者是Jason Brownlee。该作者以清晰的思路概括性地介绍了RNN的重要性和先进性,并详细阐释了几种用于深度学习中的RNN模型。相信此文一定会使你对RNN的理解
本文译自:Russell Stewart's Blog -> Introduction to debugging neural networks 同步发布于个人博客,转载注明出处。 题目:调试神经
作者 | Russell Stewart 译者 | zhwhong(@zhwhong_shsf) 整理 | AI100(rgznai100) 以下建议主要针对神经网络的初学者。这些建议主要基于我在行业应用和斯坦福大学里为神经网络初学者提供建议所获得的经验。 神经网基本上比大多数程序更难调试,因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时错误。它们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候,它会让人非常沮丧!但是一个有经验的神经网络训练者将能够系统地克服这些困难,尽管存在着大量似是而非的错误消
训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况:
然而,这种情况下,神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能,但看不见是怎么起作用的。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7450413.html
给你一个魔方,只允许使用一只手,还时不时有人给你捣乱,你能在4分钟内还原它吗?我不能,两只手都不行。
AI 研习社按:这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛,并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。AI 研习社编译如下。
AI 科技评论按:这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛,并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。AI 科技评论编译如下。
20世纪80年代中期,Mullet发型和粉红格子夹克大行其道(译者注:mullet发型是一种文化现象),精力充沛的Richard Simmons刚刚掀起健身狂潮,而人工智能(AI)方面的研究却几乎陷于停滞状态。
大数据文摘作品 编译:文明、Gao Ning 、Aileen 通过使用两个神经网络的相互对抗,Ian Goodfellow创造了一个强大的AI工具。而现在,他以及我们所有人都必须开始面对其所带来的后果了。 *本文系mit technology review的人物特写,希望阅读英文原文的读者请拉至文末查看原文链接。 2014年的一晚,Ian Goodfellow和一个刚刚毕业的博士生一起喝酒庆祝。在蒙特利尔一个酒吧,一些朋友希望他能帮忙看看手头上一个棘手的项目:计算机如何自己生成图片。 研究人员已经使用了神经
Keras是一个Python深度学习库,它可以使用高效的Theano或TensorFlow符号数学库作为后端。同时,Keras很容易使用,你可以在几分钟内开发出你的第一个多层感知器,卷积神经网络,或者
训练好的模型,用自己蒸馏一下,就能提高性能,是不是很神奇,这里面的原理到底是什么呢,这要从模型集成开始说起。
经过了多波浪潮的人工智能这次能够有新的突破吗?还是,历史依然会重演呢?岁末年初,本文作者Thomas Nield从历史上的英国讲起,进而探讨了人工智能到底是什么,以及这一波人工智能浪潮又有哪些不同。
很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论,这样大家在理解各种模型时就是相互联系的。
---- 新智元报道 编辑:袁榭 【新智元导读】最近,DeepMind的研究人员发表论文称,大型Transformer模型之所以处理自然语言的表现独佳,是由于人类语言的特殊统计学质性最适合。 众所周知,像GPT-3这种大模型,极为擅长写情诗、编故事,以及回答各种问题。 然而,同样的优异表现却很难在其他数据类型上重现。 为此,DeepMind在进行了一番研究之后发现:既有Transformer架构特征的贡献,自然语言本身特色的优势也不容忽视。 自然语言「非统一」性,暗合「小样本学习」 根据Deep
本文探讨了机器学习理论在深度学习和人工智能发展中的重要性,作者认为理论是必要的,但过于严格的理论会导致发展停滞。作者认为,局部搜索(如梯度下降)是非常强大的,即使没有完全理解它。作者还提到,当前的深度学习和人工智能发展过于关注计算和架构,而不是寻找正确的计算模型来定义“强”局部搜索空间的结构。
输入“什么是机器学习?” 进入Google搜索将打开一个Pandora的论坛,学术研究和虚假信息框,而本文的目的是在我们的机器学习研究人员小组的直接帮助下简化机器学习的定义和理解。
【导读】最近NIPS 2017 "Test of Time"论文大奖获得者Ali Rahimi 在长滩现场的演讲中把机器学习称为“炼金术”(Alchemy)引起机器学习界的大讨论,不难理解深度学习理论的研究似乎真的陷入了尴尬的境地。与此同时,寂寞的背影,听者寥寥的会场,图灵奖得主同时也是贝叶斯之父 Judea Pearl 的报告似乎并没多少人关心。而报告的题目《机器学习的理论障碍》(Theoretical impediments to machine learning)正是关于Judea Pearl对机器学
本文介绍了单样本学习,并以孪生神经网络在人脸识别中的应用为例进行说明。单样本学习旨在通过少量样本实现高效学习,而孪生神经网络可以用于人脸识别任务,通过比较两张图片的编码距离来识别是否是同一个人。该文还介绍了如何通过三重损失函数来训练模型,并说明了如何选择用于训练模型的图片。
当神经网络最初被开发时,最大的挑战是使它们能够工作!这意味着训练期间的准确性和速度是重中之重。使用浮点算术是保持精度的最简单方法,并且GPU具备完善的设备来加速这些计算,因此自然不会对其他数字格式给予太多关注。
机器学习(十二)——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、代价函数 同其他算法一样,为了获得最优化的神经网络,也要定义代价函数。 神经网络的输出
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