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机器学习算法人工神经网络、深度学习

基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型,这样的模型常常先选取一批样本数据,然后根据某些近似性把新数据样本数据进行比较。通过这种方式来寻找最佳的匹配。 常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。 人工神经网络 ? 人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。 人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。 (其中深度学习就是其中的一类算法,我们会单独讨论),重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(Perceptron Neural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield 深度学习算法是对人工神经网络的发展。 在近期赢得了很多关注, 特别是 百度也开始发力深度学习后, 更是在国内引起了很多关注。

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人工智能:卷积神经网络及YOLO算法 入门详解综述(二)

无独有偶,针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。 虽然人类对于生物神经系统的认知并非十分透彻,但针对于这个问题,科学家采取了人工神经网络算法进行应对。并随着机器深度学习算法的不断进步,对于物体识别图像处理的机器应用研究方面也有很大的帮助。 不仅如此,人工神经网络算法也在不断地完善创新。从最开始地手写数字的自动识别时开始传统神经网络的应用。 因为虽然通过人工智能的相关算法可以较为精准地识别出图像。 特别是作为图像识别的内核的卷积神经网络及其算法让我印象十分深刻,对于卷积神经网络在图像识别中的具体作用,编码解码的基本规则以及先验知识的重要作用的讨论强化了我对卷积神经网络的认知,更顺着解决提取语义信息获取位置信息的矛盾的思路

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    笔记+R︱信用风险建模中神经网络激活函数感知器简述

    ———————————————————————— 一、信用风险建模中神经网络的应用 申请评分可以将神经网络+逻辑回归联合使用。 《公平信用报告法》制约,强调评分卡的可解释性。 ——笔记︱风控分类模型种类(决策、排序)比较模型评估体系(ROC/gini/KS/lift) —————————————————————————————————————————— 二、激活函数 神经网络模型中 ,激活函数是神经网络非线性的根源。 其实就是逻辑回归的转化,神经网络=逻辑回归+变量的自动转化 如果激活函数是sigmoid的话,神经网络就是翻版的逻辑回归,只不过会自动转化(适合排序) 2、高斯型函数 ? 3、BP神经网络——多层感知器 BP神经网络对数据有严格要求,需要做极差标准化。 ?

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    神经网络反向传播算法

    这就是神经网络宏观上面的解释。上面的例子就是图像识别上面的应用了。 那么我们来看下这背后的算法原理吧。 是的,神经网络整个过程中最终就是要求得 和为何值时,神经网络的输出最为合理。 那么,我们就要问了,什么是合理? 我们不是最终有输出层吗? 反向传播算法 这就是我们最核心的地方了,怎么求解出 和呢? 我们需要用到一个反向传播算法。 下面是它的公式推导: 首先,将第 层第个神经元中产生的错误(即实际值预测值之间的误差)定义为: 其中,z在上面定义了。 那么我们就运用到下面的公式3和公式4了 公式3(计算权重的梯度): 推导过程: 公式4(计算偏置的梯度): 推导过程: 4.反向传播算法伪代码 ·输入训练集 ·对于训练集中的每个样本x,设置输入层(

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    遗传算法、Golombs 编码和人工神经网络

    遗传算法、Golombs 编码和人工神经网络 没有人比牛顿更靠近上帝了 --- 题记 遗传算法、Golombs编码和人工神经网络是我最近常看的三个主题 。 日常工作中常常碰到一些“算法”方面的问题:排序、索引、倒排索引、哈希、红黑树等等,我想大部分人和我一样,上面提到的这些算法,虽然一开始你不能自己想象出来,但是一旦看见他后,你会仅仅凭借直觉就可以理解他们 然而直觉,这珍贵的直觉在我看遗传算法、Golombs 编码和人工神经网络的时候失效了,特别是人工神经网络,看了很久后,我感觉到甚至有些沮丧了。 这篇文章中的算法,基本上可以看懂,但是要说出为什么来,似乎无法解释通了.... 佛说: 看山是山,看水是水;看山不是山,看水不是水;看山还是山,看水还是水。 我想在学习诸如此类的算法时,应该换个方式,换个角度来看问题。 找到把一个中间的,能把概念连起来的东西就很重要了。 关于遗传算法的资料,可以看这里:人工智能遗传算法。 返回到题记中提到的牛顿。

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    人工智能各种技术算法

    Arithmetic)//empty 2>群体人工智能 >遗传算法(Genetic Algorithm) >群聚技术//empty 其实这篇文章更类似于科普贴,它完全可以作为你学习人工智能的入门文章, ,原翻译显然没有”寻路“这两个字,因为A星算法包括但不仅限于存在于人工智能的寻路中,但是既然标题是人工智能,这样也无伤大雅,在说A*之前有必要说所深度优先搜索算法DFS和广度优先搜索算法BFS,假设一个  Theroy) 这是我最感喜欢的部分,某种程度上说没有博弈论体系的AI算不上AI,博弈论在人工智能中广泛用于最优化策略,从原英文中我们就看得出这个游戏有关,对象是单体,著名的例子就是简化的囚徒困境: /18842545 神经网络(Artificial Neural Networks) 神经网络同上是人工智能的智能所在,神经网络类似于抽象了人类的历史,请不要反驳远古时期人类没有手机这句话,人类的聪明是经验所得 置信技术把人工智能推向了极致,他博弈论、神经网络遗传算法构成了AI的核心体系。

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    基于Python遗传算法人工神经网络优化

    人工神经网络(ANN)是一种简单的全连接神经网络,其通过前向传播来进行参数计算,使用后向传播进行参数权重更新。 一般我们会采用随机梯度下降来更新权重,但今天我们换一个新的方法,通过遗传算法来进行参数寻优,遗传算法是一种经典的优化算法,其算法思想借鉴生物种群间“优胜劣汰”的机制。 在本例程中我们通过使用遗传算法优化人工神经网络权重进行图像分类实验。 确定待优化参数 本例中,我们将要通过遗传算法优化神经网络各层的网络参数,因此我们首先定义人工神经网络的网络结构,这里我们使用的是4层网络,即一个输入、2个隐藏、1个输出。 那么我们就得到要优化参数个数为102x150 + 150x60 + 60x4 = 24540个,如果我们设定遗传算法有8个群体,即整个参数数量将有24540x8 = 196320个。 ?

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    神经网络初步反向传播算法

    代价函数 costfunction 神经网络的代价函数跟逻辑回归的代价函数十分相似。 反向传播算法 Back Propagation 算法流程为: image.png ?

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    R语言分类算法-神经网络

    人工神经网络(ANN)从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统。 人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元,也能够将信息进行大规模并行处理 存储操作:人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记忆存储功能,同时为概括、类比、推广提供有力的支持 训练:同人脑一样 ,人工神经网络将根据自己的结构特性,使用不同的训练、学习过程,自动从实践中获得相关知识 神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称“神经元”,或“单元”)和之间相互联接构成。 我们将算法描述如下: 1、定义变量参数。 3、反向传播算法 反向传播这一算法把我们前面提到的delta规则的分析扩展到了带有隐藏节点的神经网络

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    【智能】机器学习:信用风险建模中的挑战,教训和机遇

    笔者邀请您,先思考: 1 如何量化信用风险? 2 机器学习如何服务信用风险? 由于数据可用性和计算能力的快速增长,机器学习现在在技术和业务中发挥着至关重要的作用。 机器学习方法 现在让我们看看三种不同的机器学习算法人工神经网络,随机森林和提升。 人工神经网络 人工神经网络(ANN)是生物神经网络的数学模拟。 它的简单形式如图2所示。 在底层数据上,我们使用反向传播算法来训练人工神经网络。由于许多隐藏层和神经元的存在,神经网络可以很容易地处理解释变量的非线性和交互效应。 图2 人工神经网络 ? 图8显示了两种情况,其中由增强方法确定的PD由GAM方法确定的PD明显不同。 图8 机器学习算法的过拟合问题 ? 机器学习方法可提供GAM模型相当的准确率。RiskCalc模型相比,这些替代方法更适合捕获信用风险常见的非线性关系。同时,由于其复杂的“黑盒子”性质,这些方法所做的预测有时难以解释。

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    BP神经网络的Matlab实现——人工智能算法

    这几天在各大媒体上接触到了人工智能机器学习,觉得很有意思,于是开始入门最简单的机器算法——神经网络训练算法(Neural Network Training);以前一直觉得机器学习很高深,到处是超高等数学 神经网络学习是人工智能领域的基本算法之一,它是在1943年被心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出的数学模型。并在之后不断完善发展到今天的。 二、算法理论 2.1、人工神经元模型 这里我们先解释一下机器学习的一些特性,总体来说呢,机器学习的核心就是学习。这个学习过程呢就是通过已知来训练机器。 插入重点:有导师学习的神经网络状态: 有导师学习状态简而言之就是对输入的训练集,可以根据网络中的实际输出期望输出之间的误差来反向调整个连接权值的学习方法。 有导师学习算法:Delta学习规则 Delta是一种简单的经典有导师算法规则。根据实际输出期望输出的差别;来调整连接权。

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    前馈神经网络反向传播算法

    对比循环神经网络RNN, 更能体会前馈神经网络的这一特性 ? 在RNN中,存在一层循环神经元,信号在自身进行递归,而前馈神经网络中信号是层层传递的,从输入层依次传输到输出层。 对于前馈神经网络而言,其参数训练的过程通过反向传播算法来实现。反向传播,对应的英文为Back proprgation, 前馈神经网络中信号的正向传递相对应,图示如下 ? 反向传播算法将均方误差作为模型训练的代价函数,本质上是梯度下降法。和信号从输入层到隐藏层到输出层的正向传播相反,误差值从输出层传递到隐藏层再到输入层,这也是其名称中反向传播的由来。 下面通过一个实际的例子来感受下反向传播算法神经网络结构如下 ? 在输入层和隐藏层中,每一层都添加了一个值为1的神经元,这样的神经元称之为bias, 类比线性拟合中随机误差对应的常数项。 神经网络训练的目标是调整各条边的权重,使得模型输出值真实值o1,o2的误差最小。类比机器学习,这个目标可以用损失函数来定量描述,这里采用均方根误差。

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    为什么要用基于SAS的神经网络做信用评分卡?

    神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制具有处理非线性问题的能力。 由于神经网络方法的预测精度较高,因此其信用评分结果中应该综合了解释变量因变量之间关系的更多信息,将这种信用评分结果作为解释变量之一,能够提高模型的预测精度。 神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。 神经网络的特点和优越性,主要表现在三个方面: 第一,具有自学习功能。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。 用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。 第三,具有高速寻找优化解的能力。

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    循环神经网络(一) ——循环神经网络模型反向传播算法

    循环神经网络(一) ——循环神经网络模型反向传播算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 这一章开始讲循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network),是卷积神经网络不同的神经网络结构 三、使用RNN原因 使用RNN,而不是用标准的神经网络,主要原因如下: 1、输入、输出的长度可以不一样,可以只有一个输入而有多个输出,也可以有多个输入只有一个输出等。 这个特点是至关重要的,直接导致无法使用传统的神经网络,因为对于每个样本的训练都不一样。 ?

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    人工智能的算法黑箱数据正义

    一个月前,《终极算法》作者、人工智能著名学者、华盛顿大学教授PedroDomingos在社交网络中写道:“自5月25日起,欧盟将会要求所有算法解释其输出原理,这意味着深度学习成为非法的方式。” 在美国,每周超过1000人被机场使用的算法错误地标记为恐怖分子。一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次,因为他的名字爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。 人工智能的算法依赖于大数据,而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取,必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。 例如,为了在Twitter上千禧一代进行对话,微软开发了Tay聊天机器人,它旨在学习如何通过复制网民的语音来模仿他人。 更有甚者,美国法院用以评估犯罪风险的算法COMPAS,亦被证明对黑人造成了系统性歧视。 无论是程序错误,还是算法歧视,在人工智能的前沿领域——深度学习中,都变得难以识别。

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    人工智能的算法黑箱数据正义

    【导读】许可:人工智能的算法依赖于大数据,而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取,必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。 ? 一个月前,《终极算法》作者、人工智能著名学者、华盛顿大学教授 Pedro Domingos 在社交网络中写道:“自 5 月 25 日起,欧盟将会要求所有算法解释其输出原理,这意味着深度学习成为非法的方式 在美国,每周超过1000人被机场使用的算法错误地标记为恐怖分子。一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次,因为他的名字爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。 人工智能的算法依赖于大数据,而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取,必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。 更有甚者,美国法院用以评估犯罪风险的算法COMPAS,亦被证明对黑人造成了系统性歧视。 无论是程序错误,还是算法歧视,在人工智能的前沿领域——深度学习中,都变得难以识别。

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    R语言机器学习(分类算法神经网络

    人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统。 人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元,也能够将信息进行大规模并行处理 存储操作:人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记忆存储功能,同时为概括、类比、推广提供有力的支持 训练:同人脑一样 我们将算法描述如下: 1、定义变量参数。 3、反向传播算法 反向传播这一算法把我们前面提到的delta规则的分析扩展到了带有隐藏节点的神经网络

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    卷积神经网络(四) ——目标检测YOLO算法

    卷积神经网络(四) ——目标检测YOLO算法 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 目标检测,主要目的是在图片中,分类确认是否有需要的物体,如果有则标出对应的物体。 六、YOLO算法 1、概述 YOLO算法,是比较常用的目标检测算法,包括边界框预测、非极大值抑制、anchor boxes等概念,下面一一介绍。 3、交并比 交并比(intersection over union,IoU),是用于计算两个图片重叠程度相似程度的。 3)再次选出此时最大的pc对应的边界框,输出的边界框进行IoU的计算,如果IoU的结果≥0.5,则认为这个边界框和已经输出的边界框相似,则不输出边界框;否则输出边界框。处理完毕后,剔除该边界框。 说明:边界框通常需要人工设置,根据图片以及关注的物体的样子进行设定。也可以使用K-Means算法,确认分类结果并且设定对应的anchor box。

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    深度学习神经网络:浅谈人工神经网络跌宕起伏七十年

    人工神经网络在过去的七十年的时间里数次起起伏伏,几十年间人们一直在追求机器的智能化,在近几年的研究中,随着数据量的增加和深度学习神经网络算法的研究和进步,表明了深度学习是很有效的,但是仍有其局限性.而我们了解历史 因为外界的信号不断刺激,导致神经元神经元之间相互重复激活,将使其连接权值加强,最终形成新的网络,长成突触,产生记忆.而这项理论在神经心理学领域有着重要的贡献,其也被认为是神经心理学和神经网络之父.而其的理论成为学习系统和自适应系统的灵感源泉 由于Minsky在业界的地位,这些悲观观点极大影响了人工神经网络研究,经费萎缩,大量研究人员流失,启蒙时期结束,此后陷入10年低潮时期。 而这时候人们又产生了思考,能不能产生更多层的神经网络? 因为学习信号越来越弱,三层BP神经网络的学习算法能推广到更多层吗? 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。

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