人工神经网络，简称神经网络，在机器学习和认知科学领域，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。
本文主要介绍神经网络万能逼近理论，并且通过PyTorch展示了两个案例来说明神经网络的函数逼近功能。
有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络模型并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。
前言：神经网络常常给人一种十分高深的感觉，让人觉得这是数学家或是IT工程师们才能学习的理论，普通人是难以掌握的。但当我们解决实际问题时并不需要完全掌握理论的原理，只需要“会用”即可。再加上MATLAB中强大的集成命令函数，让我们直接跳过“刀耕火种”的时代，直接使用BP神经网络算法进行预测。
在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。
谷歌及其子公司Verily的科学家们发现了一种利用机器学习来评估一个人患心脏病风险的新方法。通过分析病人眼睛后部的扫描结果，该公司的软件能够准确地推断出数据，包括个人的年龄、血压，以及他们是否吸烟。这些信息可以用来预测他们患心脏病的风险，比如心脏病发作，与目前的主要方法大致相同。 使用神经网络进行图像识别的优势是，你不必告诉它在图像中寻找什么，你甚至不需要关心它寻找什么。有了足够的训练，神经网络应该能够找出使其做出准确识别的细节。 就像要弄清楚图像中是否有猫一样，神经网络并不能提供比我们视觉系统中的实际神经
这是知乎上一个问题：k近邻、贝叶斯、决策树、svm、逻辑斯蒂回归和最大熵模型、隐马尔科夫、条件随机场、adaboost、em 这些在一般工作中分别用到的频率多大？一般用途是什么？需要注意什么？
在实践中，在不同阶段对数据进行不同的正则化操作会有非常大的影响，在正确的位置进行正确的正则化操作可以为模型带来巨大的提升。
引力透镜效应是指空间中一个遥远天体的图像（如星系）被大质量天体的引力扭曲和放大，例如一个星系群在一个较小、遥远天体的前面就会引发这种效应。这种有用的现象能帮助科学家发现太阳系外行星、了解星系进化、找到超亮星系、探测黑洞，还证明了爱因斯坦的理论是正确的。但分析受引力透镜影响的图像需要研究人员将真实图像与模拟图像进行比较，所以用时很长。分析一个引力透镜效应就可能就需要几周或几个月的时间。 但是美国斯坦福大学的研究人员利用斯坦福直线加速器中心（SLAC）的粒子加速器已经找到了一种方法，可以将这个时间缩短到
大数据、处理器等技术的成熟，将已经有60多年历史的“人工智能”推向了舞台中心。随着机器学习、深度学习等概念的火热，很多同学也摩拳擦掌，准备在人工智能这一“弯道”进行超车。
从本系列文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前五篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规化处理，这篇文章讲解神经网络的评价指标、特征标准化和特征选择，均是基础性知识。主要是学习"莫烦大神" 网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和在线笔记，希望对您有所帮助，本系列作者采用一篇基础一篇代码的形式讲解，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~
本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用，以及在源数据要求，硬件支持，特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别，对于新手入门有很大启示意义。
AI 研习社按：不知道你小时候是否梦想过这样的场景，在对角巷的奥利凡德家挑一把魔杖，十一英寸，冬青木、凤凰羽毛，带着它和一只雪白的猫头鹰奔入国王十字车站，从 9 号和 10 号站台之间穿墙而过，踏上一列呼呼作响、冒着滚滚白烟的蒸汽列车，从此进入一个名叫“霍格沃茨”的魔法世界。 时光飞逝，自 1997 年 6 月这个神奇的魔法世界首次出现在我们面前，已经过去了整整 20 年，这本名为《哈利·波特与魔法石》的奇幻小说也已经整整 20 周岁。 在这个特殊的日子，社长特地为大家准备了一份同样充满奇幻色彩的 AI 教
这个题目挺有意思【看着简单，实际上。。。】，有点玄学的味道，又有点知识的味道，这也太难为神经网络了。
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
《哈利波特与魔法石》推出的时候，谁也不曾料到，那个最初连一句“Leviosa”羽毛漂浮咒语都念不好的绿眼睛男孩，竟会陪伴我们这群麻瓜整整20年。
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
一位来自普林斯顿的华人小哥Victor Zhou，写了篇神经网络入门教程，在线代码网站Repl.it联合创始人Amjad Masad看完以后，给予如是评价。
这个课程啥也没讲，就用一个最简单的例子引出神经网络。下图所示ReLu激活函数，全称是rectified linear unit，后面还会出现一个其他的激活函数。
编译： Aileen、张远园、Nancyzxll 编者按：今天是母亲节。我们在给伟大的妈妈们送上祝福的同时，特意准备了一些和辣妈们美好生活息息相关的话题。第一个话题与时尚相关—— 我们知道，机器学习已经扰乱了世界的各个行业 ，其中包括了经常被提起的时装零售市场：如库存管理，服装试穿的虚拟现实(VR)系统，最常见的是根据消费者喜好和购买习惯的推荐系统，等等。但我们今天要聊的不是这些，而是来看看机器学习如何从根本上颠覆着时尚行业这一极其主观的行业。 机器学习正在用一些前人从未想过的新颖独特的方式重新定义着时尚界
其实机器学习的理论在2010年后已经有了重大突破，为什么在这一年突然爆发了呢？AlphaGo的推动只是催化剂，主要的原因在于摩尔定律，也就是计算机硬件发展了到了足够承载海量的数据进行计算。
统计学、数据挖掘与机器学习是近年来经常一起出现的3个词语，尤其是数据挖掘与机器学习。有些人认为数据挖掘涵盖了机器学习，有些人认为机器学习应该包含数据挖掘，各种说法莫衷一是。实际上，由于近年来信息科学的高速发展，这些概念虽然有了一定的定义和解释，但是边界都相对模糊。如果从业务场景、算法应用的角度理解、学习他们，可以归类为数据科学——一门从数据中提炼知识及洞察趋势的科学。
6个encoder结构完全相同，但是训练的时候是6个同时训练，独立训练，这里跟alBERT有差别，albert是共享transformer某些层的参数，达到减少参数量的目的。 以下是论文的transformer图，左边是一个encoder的图样，一共会 有Nx个（乘以N个）， 右边是一个decoder，一共会有Nx个：
这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比(BFP) 。
摘要：心血管健康以复杂的方式与认知和心理健康相互作用。然而，人们对心脑系统的表型和遗传联系知之甚少。利用来自4万多名英国生物银行受试者的心脏和大脑磁共振成像(CMR和脑MRI)数据，我们对心脏和大脑之间的结构和功能联系进行了详细分析。在控制体型和体重指数后，心血管系统的CMR测量与脑基本形态测量、结构连通性和功能连通性密切相关。心血管危险因素对大脑的影响部分是由心脏结构和功能介导的。利用82个CMR特征，全基因组关联研究确定了80个与CMR相关的基因组位点，这些位点与广泛的心脑疾病共定位。观察到CMR特征与脑相关复杂特征和疾病之间的遗传相关性，包括精神分裂症、双相情感障碍、神经性厌食症、中风、认知功能和神经质。我们的研究结果揭示了一种强大的心脑联系和共同的遗传影响，推进了人类健康和临床结果的多器官视角。
分类和回归是机器学习中两类经典的问题，而逻辑回归虽然叫回归，却是一个用于解决分类问题的算法模型，但确实跟回归有着密切关系——它的分类源于回归拟合的思想。
_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和
在说神经网络之前，我们讨论一下神经元（Neurons），它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。比如一个2输入神经元的例子：
首先分析得到的数据是结构化数据还是非结构化数据，通常我们分析的是结构化数据，即表格形式的；对于非结构化数据，需要对其进行清洗和组织。
导 读 如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机
文章来源 | OSC 如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学，你应该已经听说过这两个名词了。 为了展示他们的火热程度，我在 Google trend 上搜索了这些关键字： 如果你想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，请阅读本篇文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。下文详细解释了机器学习和深度学习中
一直以来，NeuroNuggets和Neuromation Research系列文章都致力于介绍其优秀团队的人工智能研究人员。
机器学习和深度学习变得风靡一时！突然之间，每个人都在谈论他们 —— 不管他们是否了解这两者的区别！无论您是否关注数据科学，你肯定听过这些术语。
Alexander 的论文《Pediatric Bone Age Assessment Using Deep Convolutional Neural Networks》（Vladimir Iglovikov、Alexander Kalinin 以及 Alexey Shvets 联合完成的一项工作）已经发表在第 4 届 Deep Learning in Medical Image Analysis（DLMIA 2018）Workshop 上。这不是 Neuromation 在医学影像方面发表的第一篇论文，但这是一个深入了解该研究细节的好机会。与我们之前发表的关于医疗概念规范化的文章（https://medium.com/neuromation-io-blog/neuromation-research-medical-concept-normalization-in-social-media-posts-f06504200cec）相似，这是一件严肃且相当复杂的事。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。
我来自越南，在新加坡上高中，目前在美国上大学。我经常听到身边的人取笑我看起来很“娇小”，我应该怎样做运动，去健身房增重，然后才能有“更好的体格”... ...然而我对这些评论却是怀疑的，对于身高1.69米（5’6）和体重58kg（127lb）的人来说，我有接近完美的 BMI 指数（20.3）。
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数说君曾经在公众平台上发起过这个话题： 【小样本预测模型哪家强？】想要用X1、X2、X3预测Y，训练样本只有30个或者以内，有什么用的模型可选？您的推荐是？ 收到了各位大神的各种建议，如： 样本小，当然贝叶斯； bootstrap然后再用回归什么的吧（这个最多）； 灰色预测模型（PS：该模型是一位中国人提出的）； 人工神经网络； 等等... 还有一位同学的回答，数说君认为很经典： 不在于样本数多少，在于是否够——足够近似到正态。当然不能太少了，否则随机性很强。 数说工作室特约撰稿人飞扬博士的建议是： 巧用交
通常来说，激活函数使用Sigmoid函数，也就是常说的S型函数，输入任意值（-∞，+∞），最后输出都能停留在0-1之间。
【导读】为了大家可以对贝叶斯算法有更多的了解，人工智能头条为大家整理过一篇关于贝叶斯算法的文章。今天将为大家介绍利用贝叶斯统计的一个实践案例。通项目实践达到学以致用的目的，相信大家对贝叶斯统计的理解和掌握都可以更深入，提炼出更精炼的内容。
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读者朋友大家好！我是过冷水，最近在学习的过程中遇到极值寻优问题，觉得寻优问题是很多人关注的一个知识点，于是就准备开一个新的连载和大家一起来解决极值寻优过程中遇到的问题。
即将发展为阿尔兹海默病（AD）痴呆人群的静息态功能连接（rs-fMRI）在早期就已经出现异常。这种异常可能有助于AD的临床前研究。本文运用静息态（rs）fMRI数据得到了一个预测大脑年龄的模型，并评估了AD的遗传决定因素和淀粉样蛋白（A）病理学是否会加速大脑老化。使用从多地得到的1340名（年龄在18-94岁）认知未受损的参与者数据，结果表明根据rs-fMRI构建的图的拓扑属性可以预测整个生命周期上的年龄。将预测模型应用于临床前AD，结果表明常染色体显性AD的症状前阶段存在功能性大脑老化加速。这种联系在有明显A病变的个体中更强。
笔者是一名软件工程在读研究生，同样是机器学习的爱好者，希望我所总结的内容能以简单直白的方式帮助读者们理解机器学习并了解如何利用Python来做机器学习。不需要走很多弯路，只需要准备好python的JupyterNotebook或Pycharm等，做好笔记。我很快带你入门。
自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
可能经常你会听到一些很主观的评价比如“你太瘦了”或者“你怎么那么高”，但这里瘦或者高都是基于评价者的主观判断和视觉记忆做出的评述，并没有严格的参照。
父母年龄与孩子是否优秀，其实要讨论两个阶段，第一个阶段是怀胎十月。关于这方面，前面许多的答案已经说得很完整了，包括怀孕难度增大，流产率增高，唐氏综合症的概率上升等等。应该说，高龄父母，尤其是高龄母亲却是在怀孕生子的整个过程中更坎坷一些，面临的风险也更大一些。 但对一个孩子的整个人生来说，在母亲子宫内的十个月仅仅是一个片段。一对二十岁出头的年轻父母和另一对已经进入而立之年的壮年父母，会分别自己的孩子带来什么？我这里要讨论的，就是在孩子出生之后将要发生的事情。 体重 新生儿体重和母亲的年龄一般被认为是存在一
还在为一长串 JSON 的字符串取数据而烦恼吗?还在为不会解析 JSON 数据而烦恼吗?还在为写多层大数据 JSON 实体类而烦恼吗?今天,你有幸看到这篇文章以上的问题都可以迎刃而解; ❝一、首先,
很多人都在谈机器学习，无论是专业从业者还是业余爱好者都必须弄清楚一个问题：什么是机器学习？
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