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理解这25个概念,你的人工智能,深度学习,机器学习才算入门!

人工智能,深度学习,机器学习—无论你在做什么,如果你对它不是很了解的话—去学习它。否则的话不用三年你就跟不上时代的潮流了。 ——马克.库班 马克.库班的这个观点可能听起来很极端——但是它所传达的信息是完全正确的! 我们正处于一场革命的旋涡之中——一场由大数据和计算能力引起的革命。 只需要一分钟,我们来想象一下,在20世纪初,如果一个人不了解电力,他/她会觉得如何?你会习惯于以某种特定的方式来做事情,日复一日,年复一年,而你周围的一切事情都在发生变化,一件需要很多人才能完成的事情仅依靠一个人和电力就可以轻松搞

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计算机视觉中的细节问题(四)

随着训练的进行,可能会出现神经元死亡,权重无法更新的情况。这种神经元的死亡是不可逆转的死亡。训练神经网络的时候,一旦学习率没有设置好,第一次更新权重的时候,输入是负值,那么这个含有ReLU的神经节点就会死亡,再也不会被激活。因为:ReLU的导数在x>0的时候是1,在x<=0的时候是0。如果x<=0,那么ReLU的输出是0,那么反向传播中梯度也是0,权重就不会被更新,导致神经元不再学习。也就是说,这个ReLU激活函数在训练中将不可逆转的死亡,导致了训练数据多样化的丢失。在实际训练中,如果学习率设置的太高,可能会发现网络中40%的神经元都会死掉,且在整个训练集中这些神经元都不会被激活。所以,设置一个合适的较小的学习率,会降低这种情况的发生。为了解决神经元节点死亡的情况,有人提出了Leaky ReLU、P-ReLu、R-ReLU、ELU等激活函数。

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你必须知道的神经网络基础,文末有福利!

人工神经网络表示一类机器学习的模型,最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成,这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息(专业术语是激发(fire))。最初的研究开始于20世纪50年代后期,当时引入了感知机(Perceptron)模型。感知机是一个可以实现简单操作的两层网络,并在20世纪60年代后期引入反向传播算法(backpropagation algorithm)后得到进一步扩展,用于高效的多层网络的训练。有些研究认为这些技术起源可以追溯到比通常引述的更早的时候。直到20世纪80年代,人们才对神经网络进行了大量的学术研究,那时其他更简单的方法正变得更加有用。然后,由于G.Hinton提出的快速学习算法,以及2011年前后引入GPU后使大量数值计算成为可能,开始再度出现了神经网络研究的热潮。

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