看到下面这只动物，你的大脑会立刻提取出与它相关的信息(栖息地、大小、饮食、寿命等等)。但是，如果你从未见过这种动物，你的大脑则会快速遍历你见过的所有动物，比较它们的尾巴、耳朵、爪子、鼻子、鼻子等特征， 以确定这种奇怪的生物属于哪个物种。
要聊ChatGPT用到的机器学习技术，我们不得不回顾一下机器学习技术的发展。因为，ChatGPT用到的技术不是完全从零的发明，它也是站在巨人的肩膀上发展起来的。
神经网络在过去的几年中取得了惊人的进展，现在它们已经成为图像识别和自动翻译领域的领先技术。TensorFlow是Google发布的用于数值计算和神经网络的新框架。在这篇博文中，我们将演示如何使用TensorFlow和Spark一起来训练和应用深度学习模型。
要了解更多关于Apache Spark的信息，请参考Spark Summit East in the New York in Feb 2016。
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下深度学习的发展历程。 1. 深度学习的起源阶段 1943年，心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了MP模型。MP模型是模仿神经元的结构和工作原理，构成出的一个基于神经网络的数学模型，本质上是一种“模拟人类大脑”的神经元模型。MP模型作为人工神经网络的起源，开创了人工神经网络的新时代，也奠定了神经网络模型
深度进化网络结构表示（DENSER）是一种利用进化计算自动设计人工神经网络(ANNs)的新方法。该算法不仅搜索最优的网络拓扑（network topology），而且还对超参数(如学习或数据扩充参数)
想象一下，如果电脑或机器人可以完成所有枯燥乏味的工作，我们就能享受生活、做更多有意义的事（如图1所示）。这些绝对是许多学术界、工业界研究人员的愿望。工程师的最终梦想是，按下一个“魔法按钮”，自动实现产品的设计、layout和优化，并满足性能参数和可制造性，这依然是科幻小说的情节，但现在各种实验设计（DOE）的运用使得技术已取得巨大的进步，特别是人工神经网络（ANN）。 📷 图1 正如我们所知，人工智能和神经网络的概念已经存在了几十年。直到近期，在2015年左右，相对“廉价”的处理技术（如低成本多核处理器和云
早在1943 年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch 与逻辑学家Walter Pitts就基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型。其中最基本的组成成分是神经元（Neuron）模型，即上述定义中的“简单单元”（Neuron 也可以被称为Unit）。在生物学所定义的神经网络中（如图1所示），每个神经元与其他神经元相连，并且当某个神经元处于兴奋状态时，它就会向其他相连的神经元传输化学物质，这些化学物质会改变与之相连的神经元的电位，当某个神经元的电位超过一个阈值后，此神经元即被激活并开始向其他神经元发送化学物质。Warren McCulloch 和Walter Pitts 将上述生物学中所描述的神经网络抽象为一个简单的线性模型（如图2所示），这就是一直沿用至今的“McCulloch-Pitts 神经元模型”，或简称为“MP 模型”。
现在让我们继续解决一个真正的业务问题。一家保险公司向你提供了他们客户先前索赔的数据。保险公司希望你开发一个模型来帮助他们预测哪些索赔看起来是欺诈的。通过这样做，你希望每年为公司节省数百万美元。这是一个分类问题。这些是数据集中的列。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs），也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model）。
这是一个值得思考的问题。机器学习算法并不缺乏，那么为什么数据科学家会倾向于深度学习算法呢？神经网络提供了传统机器学习算法不具备的功能吗？
多层神经网络出来以后，只火了一小会。上世纪90年代到2006年，叫人工神经网络的沉寂期。原因如下：
本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”，这些参数都可以通过实验来提高RAG管道的性能。与本文还将介绍可以应用的不同策略，这些策略虽然不是超参数，但对性能也会产生很大的影响。
尽管近年来人工智能取得了许多进步，但人工神经网络仍远未接近人类的智能。ANN可以在国际象棋和围棋等游戏中打败人类对手，但在大多数维度上——语言、推理和常识——它们甚至没有达到四岁儿童的认知能力。
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，所以我打算集大家之长，开通一个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。
绪论 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于
假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。当然了，如果丢掉的是没用的信息那多好啊），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。
Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review
人工智能并非是一个新型的词汇，从十九世纪五十年代开始，人们就开始探索为机器赋予类似人的智能能力。限于当时的基础数学理论不够完善，人工智能的发展并不顺利。直到九十年代发展出了基于统计学的数学工具，人工智能才得到飞速的发展。
人工智能（AI）一词没有严格的定义。广义上说，人工智能指的是旨在模仿人类智能的计算机系统，其目标是执行人类可以完成的任何任务（图1）。人工智能通常被认为是计算机科学的一个子领域，但它与其他几个研究领域密切相关，包括数据科学和机器学习，以及统计学。人工智能在科学领域的大部分前景来自于它在大型数据集中发现（或“学习”）结构的能力，以及使用这种结构来做出预测甚至执行任务的能力。这种人工智能系统的优势可以补充人类的优势。例如，人工智能系统能够在非常高维的数据中看到模式，因此可以作为一个强大的工具来帮助而不是取代人类研究人员。几乎所有的现代人工智能系统都依赖于人工神经网络（ANN）的变化，这是受到神经系统组织的启发。
本文首先简介了一些传统的激活函数和注意力机制，然后重点解读了一种“注意力机制下的新型激活函数”，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU）。
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
上一篇8 万能函数的形态：人工神经网络解封了人工神经网络，如果用非常简短的语言来概括它，我更喜欢维基百科的诠释： 人工神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。 就这样，人类照着上帝创造生灵万物的手法，居然也徒手造出了“活物”，且让它们附体在芯片之中，操纵世事。它们中有庞然大物，有小巧玲珑，不知疲倦，冰冷无情，
本文在综述传统激活函数和注意力机制的基础上，解读了一种注意力机制下的激活函数，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU），希望对大家有所帮助。
▲图1: Weight-Freezing 前后的比较图。(左图) 标准的全连接网络。(右图) 带有Weight-Freezing 的全连接层。虚线表示冻结的权重。
机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展，我们的身边正被人工智能所包围。与此同时，关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注，一部分人认为未来的机器人将会拥有自我意识，还有一部分人则认为这是一个难以完成的任务。 说到“意识”的问题，人类之所以有意识，关键还是在于“生物大脑”存在。以此作比，机器人要想有意识，就得先有一个“大脑”，也就是所谓的“人工神经网络”。 什么是人工神经网络？ 人工神经网络，常常简称为神经网络，是以计算机网络系统模拟生物神经系统的智能计算系统，是对人脑或自然神经网
人脑是一种强大的智慧大脑，人类通过教育改变了人类大脑的思维，提升了人类自己适应社会的能力,通过教育自我学习成长。
本文在综述传统静态激活函数和注意力机制的基础上，解读了一种注意力机制下的动态激活函数，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU），希望对大家有所帮助。
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创世纪 2:7： “耶和华神用地上的尘土造人，将生气吹在他鼻孔里，他就成了有灵的活人。” 上一篇8 万能函数的形态：人工神经网络解封了人工神经网络，如果用非常简短的语言来概括它，我更喜欢维基百科的诠释： 人工神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。 就这样，人类照着上帝创造生灵万物的手法，居然也徒
AI 科技评论按：DeepMind 研究科学家 Timothy P. Lillicrap，宾夕法尼亚大学教授 Konrad P. Kording 近期发表了一篇文章《What does it mean
人工神经网络是模拟人脑的神经网络，用以实现人工智能的机器学习技术。我们知道，人脑可以说是世界上最复杂最精妙的系统之一，它由千亿计的神经元细胞组成。各个神经细胞相互链接，彼此之间传递电信号。从而造就了人类高于其他物种的思维能力。科学家受到人脑神经元的启发从而提出了人工神经网络的设想，使得人工智能的实现不再遥不可及。
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。
深度学习采用的模型一般比较复杂，指样本的原始输入到输出目标之间的数据流经过多个线性或非线性的组件。每个组件都对信息进行加工，并进而影响后续的组件。
ANN（人工神经网络）受生物神经网络的启发。它可以通过观察示例来学习执行任务，我们不需要使用特定于任务的规则对它们进行编程。 ANN可以查看标记为“猫”或“无猫”的图像，并学习识别更多图像本身。
深度学习的基本理论与方法 深度学习：一种基于无监督特征学习和特征层次结构的学习方法 可能的的名称： 1.深度学习 2.特征学习 3.无监督特征学习 2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton在《科学》上发表论文提出深度学习主要观点： 1、多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类； 2、深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（layer-wise pre-training）来有效克服，逐层初始
在我上一篇博客中，我们讨论了人工神经网络的动机是来源于生理。这一篇博文，我们将讨论如何实现人工神经网络。在人工神经网络中，我们使用不同层数的网络来解决问题。使用多少层的网络才能解决一个特定的问题是另一个话题，我很快将为此写一个博客。但是，目前我们仍然可以着手实现网络，并学习如何用它去解决问题。
我就在这里等你关注，不离不弃 ——A·May R-46T-56 📷 「序 言 」 前几天学习了R中的KNN近邻分类预测的做法，KNN近邻分析法可以说是最基础的、最简单的分类分方法，难度居中且好理解的是决策树，比较难理解的就是随机森林、SVM向量机和人工神经网络。 实际上，要是现在让我做一个分类模型的话，想都不想的选择决策树，因为过程和结果都很好理解，而且图形也可以拿出来用。但是，无奈决策树只适合于小数据样本，大数据我们还是要学会别的方法，主要是用来防身。 今天开始学习分类中最具代表性的，也是难度最大，但准确
在机器学习领域，人工神经网络逐年扩大规模，并取得了巨大成功，但同时它也制造了一个概念性难题。
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
机器之心报道 编辑：杜伟 重新思考「老旧的」核（kernel）方法，或许可以破解深度学习的奥秘。 在机器学习（ML）的世界，人工神经网络（ANN）越来越大的演化趋势以及超大规模网络取得的成功正在造成概念性难题。 2012 年，Hinton 及其学生 Alex Krizhevsky 设计的 AlexNet 赢得年度图像识别竞赛，它的参数量大约为 6000 万。在训练中对这些参数的微调使得 AlexNet 能够识别以前从未见过的图像。2014 年，牛津大学计算机视觉组与 DeepMind 的研究者设计的具有
如果将人工智能按照用途进行简单分类的话，人工智能可以划分为决策式AI以及生成式AI两类。所谓决策式AI就是通过学习训练数据的中的条件概率分布情况来进行判断决策，判断样本属于指定目标的概率，比如人脸识别就是典型的决策式AI，终端设备根据摄像头获取到的人脸图像来进行特征信息匹配，和后台系统中的人脸特征库进行对比来判断当前人脸信息是否在系统人脸特征库中或者是否有权限执行操作。而以ChatGPT为代表的生成式AI通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频等多模态内容。本文主要简要介绍深度学习以及大模型基础内容，后续文章中将会继续深入分析这两方面的技术原理。
导读：昨天我们为大家带来了大牛Zouxy学习深度学习的笔记的上篇。今天我们继续为大家带来教程的下篇，让我们看看这位大牛在深度学习领域还有什么独到的理解~ |六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 浅层学习是机器学习的第一次浪潮。 20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现，利用BP算法可以让一个人工
今天，主要使用人工神经网络的进行建模分析，涉及的R包是neuralnet和nnet两个包，函数名和包名是一样的。
作者：rubikscode 翻译：和中华 校对：李海明 本文对人工神经网络是如何学习的进行了简单介绍，使读者可以对神经网络的运行机制有更进一步的认识。 在之前的博客中，我们谈到了关于人工神经网络(A
本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
【新智元导读】美国斯坦福大学的研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明，光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能，进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。
人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象，而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗？
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