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”。
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
人工神经网络定义：由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，功能取决于网络的结构、连接强度及个单元处理方式。
第一次浪潮：浅层学习 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神经网络模型从大量训练样本中学习统计规律，从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统，在很多方面显出优越性。 这个时候的人工神经网络，虽也被称作多层感知机（Multi-layerPercept
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。
深度神经网络 (DNN) 是一种人工神经网络(ANN)，在输入层和输出层之间具有多层。有不同类型的神经网络，但它们基本由相同的组件组成：神经元、突触、权重、偏差和函数。这些组件的功能类似于人类大脑，可以像任何其他 ML 算法一样进行训练。
概要：人工神经网络简称神经网络，是基于生物学中神经网络的基本原理。 一、人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的
人工神经网络的模型从其拓扑结构角度去看，可分为层次型和互连型。层次型模型是将神经网络分为输入层（Input Layer）、隐层（Hidden Layer）和输出层（Output Layer），各层顺序连接。其中，输入层神经元负责接收来自外界的输入信息，并将其传递给隐层神经元。隐层负责神经网络内部的信息处理、信息变换。通常会根据变换的需要，将隐层设计为一层或多层。隐层传递给输出层的信息进一步处理后向外界输出，也就是输出最终的结果。有三种典型的层次型结构：单纯型层次网络结构、输出层到输入层有连接的层次型结构和层内有互连的层次型结构，如下图所示。
生成星系图像，创作莎士比亚风格的作品，将地震预测时间准确度提高50000%，这些事情有什么共同之处吗？
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。
本文介绍了神经网络和深度学习的基本概念，以及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。作者通过举例和图像识别技术的例子，深入浅出地讲解了神经网络的工作原理。文章还介绍了深度学习在人工智能领域的广泛应用，包括语音识别、自然语言处理和计算机视觉等领域。
文章目录 整体介绍 实现结果 思路介绍 BP网络源代码 数据集在我网盘，有需要请联系博主 整体介绍 包含源码和数据集 实现结果 思路介绍 对于很多人人为，股票预测是一个很难的问题。其实不然，运用今天
深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。那么，深度学习有多深？学了究竟有几分？本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程。
六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）
前言 这个名字起的非常大，但是本文只能从一些概念和我自己的理解上介绍一下什么是人工智能。本文只是给从未接触过此块的人一个大致的印象和思路，其余人请直接略过。 一、什么是人工智能 人工智能这个概念最近非常火，其实什么是人工智能，无非是想让电脑拥有像人一样的智慧。以前电脑做事比较222，从来都是0和1两个数，你让电脑干什么电脑就干什么，像一个听话的奴隶一样，没有自己的思想，没有自己的创新，不会有多余的想法。看上去挺好，但是随着时代的发展，人们对这种电脑的表现已经完全不满意了，现在我们想让电脑不光完成我们交予他的
问题导读 1.什么是程序？ 2.什么是算法？ 3.什么是机器学习算法？ 4.机器学习的主要任务是什么？ 5.机器学习+数据库=？ 6.什么是自然语言处理？ 什么是程序（Program） 计算机程序，是指为了得到某种结果而可以由计算机（等具有信息处理能力的装置）执行的代码化指令序列（或者可以被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序列或者符号化语句序列）。 通俗讲，计算机给人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩》里的狗是多么聪明可爱又忠诚于主人）。那怎么让它干活呢，那就需要程序员用某种编程
Apache Spark是一个基于集群的开源计算系统，主要用于处理非常大的数据集。并行计算和容错功能是Spark体系结构的内置功能。Spark Core是Spark的主要组件，并通过一组机器提供通用数据处理功能。基于Spark Core构建的其他组件带来更多功能，如机器学习。关于Apache Spark的全面介绍的文档已发布，请参阅Apache Spark官方文档，Apache Spark简介，Spark中的大数据处理和Spark Streaming入门。
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
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。
作者：微软亚洲研究院首席研究员 孙剑 摘自：CNET科技资讯网 网站：http://www.cnetnews.com.cn/ 从茹毛饮血的蛮荒，到钢筋水泥的城市，人类逐步将自身能力投射到计算机上。无论是计算能力，还是记忆能力，计算机的如今表现都堪称卓越。但仅拥有这些还远远不够，我们期待计算机可以做得更多。一部风靡全球《星际穿越》激起了无数人对探索浩瀚宇宙奥秘的渴望，也让许多人记住了Tars这个聪明可爱、幽默风趣的智能机器人。人工智能主题的好莱坞电影一直广受影迷们的喜爱，人类用无尽的想象力和炫目的特技构筑了
机器学习是人工智能领域的一个重要学科．自从20世纪80年代以来机器学习在算法理论和应用等方面都获得巨大成功．2006年以来机器学习领域中一个叫深度学习的课题开始受到学术界广泛关注到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮．深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系．近年来谷歌微软IBM百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音图像自然语言在线广告等领域取得显著进展．从对实际应用的贡献来说深度
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
作者：微软亚洲研究院 链接：https://www.guokr.com/article/439945/ 2010年，来自斯坦福大学、普林斯顿大学及哥伦比亚大学的科学家们启动ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，ILSVRC），推动了计算机视觉识别挑战的持续发展。据《纽约时报》称，在2014年计算机识别挑战中，计算机系统对目标识别准确率几乎提升了一倍，图像分类错误率则减少了一半。 在此基础上，由微软亚洲研究
这是一篇帮助你了解和理解机器学习、神经网络、深度学习相关概念的文章，如果你对智能领域感兴趣并且想要未来投身AI方向的话，希望你可以耐下心来理解这些概念，以及我后期会向你讲解的各类有趣的算法，因为学习机器学习最重要的就是能够理解它繁多、复杂的概念与算法，当你理解了一定的基础概念之后，我会带你使用Python实现这些算法，并搭建一个你自己的神经网络，刚开始的时候我不会带你使用sklearn库、TensorFlow框架等（因为这对深入了解这些最基础最重要的算法是无益的，也许机器学习的入门会有一些费时费力，但是你只要坚持下来了，你会发现智能围棋、图像识别、语音识别、无人驾驶等前沿的领域在向你招手）
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。
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
在过去的十年左右的时间里，机器学习的进步为开发越来越先进的语音识别工具铺平了道路。通过分析人类语音的音频文件，这些工具可以学习识别不同语言的单词和短语，并将其转换为机器可读格式。
深度学习是计算机领域中目前非常火的话题，不仅在学术界有很多论文，在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构，并对深度学习的原理作了简单的描述。本篇文章翻译自Medium上一篇入门介绍。
前面一些分享文章提到了激活函数，这篇文章将介绍各种激活函数，下一篇将分享我和同事在业务中对激活函数的一些思考与应用。
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。
追根溯源，神经网络诞生于人类对于人脑和智能的追问。而这个追问经历了旷远蒙昧的精神至上学说，直到 19 世纪 20 年代。
Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks 人工神经网络刺激了图像分类和语音识别，取得了显著的最新进展。尽管这些都是基于众所周知的数学方法的非常有用的工具，但是事实上我们对于为什么某些模型的工作很少而其他的没有，理解的出奇的少。让我们看一看一些简单的技术，窥视一下这些网络的内部。 我们训练一个人工神经网络，通过展示数以百万计的训练例子，并且逐步调整网络参数，直到它提供我们想要的分类。这个网络通常包含了10 到30个人工神经元堆叠层。每个图像被馈送到他们称之
机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来， 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来， 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注， 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来，谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发， 在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展。从对实际应用的贡献来说， 深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向。将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍， 并讨论深度学习所面临的挑战， 以及将来的可能方向。
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,会让我们有更多的思考和启发.
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,会让我们有更多的思考和启发. 一:起源 ‘’思维的本质”是人类一直思考的本源问题之一,研究,模仿人类大脑和神经网络的工作机制,并且使用机器去实现人类的工作,使机器获得人具有人一般的思考能力和思维能力以及抽象能力,因为机器是永不疲倦的,和具有比人类更快的运转速度,并且更适合大量的复制. 神经网络的研
机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来， 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来， 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注， 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来，谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发， 在语音、图像、自然语言、在线广告
首先我们需要了解几个机器学习中的起码要知道是怎么回事的概念，了解了后面看代码才不会一脸懵逼。
本文介绍了神经网络的发展过程，从单层感知器到多层感知器，再到BP神经网络，最后介绍了Hopfield神经网络。
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
深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。
智源导读：深度学习的统计神经动力学主要涉及用信息几何的方法对深度随机权值网络进行研究。深度学习技术近年来在计算机视觉、语音识别等任务取得了巨大成功，但是其背后的数学理论发展却很滞后。日本理化所的Shun-ichi Amari先生（中文：甘利俊一）近期在北京智源大会上发表了题为《信息几何法：理解深度神经网络学习机制的重要工具》的演讲。在演讲中，甘利先生梳理了人工神经网络研究的部分重要历史事件，分享了近两年在深度学习理论的一些最新研究成果，指出统计神经动力学方法可以为理解深度学习提供重要的理论工具。
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。
感知器是一种前馈人工神经网络，是人工神经网络中的一种典型结构。感知器具有分层结构，信息从输入层进入网络，逐层向前传递到输出层。根据感知器神经元变换函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可以形成具有各种功
本篇是人工智能专辑文章的第二篇，为大家归类总结人工智能的三类工作方式、九大算法及五大应用系统。
任务也涉及到NLP领域方面的知识，关于这个领域我就不做过多的介绍了，我也是个小白，现在连脚趾头都还没有迈过门槛
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
在上一讲中，由于感知机不能解决“异或”问题，明斯基并无恶意却把AI冷藏了二十载。但是解决“异或”问题，其实就是能否解决非线性可分问题。如何来解决这个问题呢？？？
AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。
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