人工智能，深度学习和机器学习，不论你现在是否能够理解这些概念，你都应该学习。否则三年内，你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班（NBA小牛队老板，亿万富翁） 马克·库班的这番话可能听起来挺吓人的，但道理是没毛病的！我们正经历一场大革命，这场革命就是由大数据和强大电脑计算能力发起的。 让我们花几分钟回想一下20世纪初的景象。那个时候很多人都不懂什么是电，在过去几十年，甚至几百年的时间里，人们一直沿用一种方式去做某件事情，但是突然间，好像身边的一切都变了。 以前需要很多人才能做成的事情，现在只需要
的模型准确预测标签。也就是说，“决策面”不是直线。之前，我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法 - 特征组合。
神经网络（NN）几乎可以在每个领域帮助我们用创造性的方式解决问题。本文将介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解，它是如何工作的？如何创建神经网络？
我们简单回顾一下神经网络的发展历程，如果你想了解更多关于其发展历程的信息，请看这篇维基百科的文章（https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network#History），它是本章节的基础。
作者：Suryansh S. 机器之心编译 参与：白妤昕、路 神经网络（NN）几乎可以在每个领域帮助我们用创造性的方式解决问题。本文将介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解，它是如何工作的？如何创建神经网络？ 本文涉及以下内容： 神经网络的发展历史 什么是真正的神经网络？ 单元/神经元 权重/参数/连接 偏置项 超参数 激活函数 层 神经网络学习时发生了什么？ 实现细节（如何管理项目中的所有因素） 关于神经网络的更多信息（更多资源链接） 神经网络的发展历史 我们简单回顾一下神经网络的发展历
如果你的神经网络不工作，该怎么办?本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。
【新智元导读】如果你的神经网络不工作，该怎么办？本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作，该怎么办？作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情，以及他自己的解决经验。 忘记规范化数据 忘记检查结果 忘记预处理数据 忘记使用正则化 使用的batch太大 使用了不正确的学习率 在最后层使用了错误的激活函数 你的网络包含了Bad Gradients 初始化网络权重
原文地址：My Neural Network isn't working! What should I do? 如果你的神经网络不工作，该怎么办？本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题
“当你正在深入研究深度学习的下一个重大突破时，或许会遇到一个不幸的挫折:你的神经网络不起作用。你去找你的老板/主管，但他们也不知道如何去解决这个问题——他们和你一样都是新手。那么现在该怎么办呢?” 因
王瀚宸 王小新 编译自 TheOrangeDuck 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 每个人在调试神经网络的时候，大概都遇到过这样一个时刻： 什么鬼！我的神经网络就是不work！到底该怎么办！
每个人在调试神经网络的时候，大概都遇到过这样一个时刻： 什么鬼！我的神经网络就是不 work！到底该怎么办！ 机器学习博客 TheOrangeDuck 的作者，育碧蒙特利尔实验室的机器学习研究员 Da
Working with Matrices： 了解TensorFlow如何使用矩阵对于通过计算图理解数据流非常重要。 Getting ready： 许多算法依赖矩阵运算。 Tens
在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，我们可能会遇到一些错误和问题。其中之一是Can't get attribute 'SiLU'的错误。这个错误表明在导入torch.nn.modules.activation模块时，找不到SiLU属性。本篇文章将介绍导致这个错误的原因，并提供解决方案。
最近在使用PyTorch时，遇到了一个错误，错误信息显示：'torch.nn'没有 'SiLU'属性。这个错误让我感到困惑，因为我期望能够使用torch.nn包中的'SiLU'激活函数。在本篇博客文章中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及可能的解决方法。
机器学习开发的最终目标是最大化模型的效用。尽管不同应用场景的开发流程有所不同（例如时间长度、可用计算资源、模型类型等），基本步骤和原则都是相似的。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11824.pdf
之前介绍了 KNN 和线性分类器，这次终于上到神经网络了，这一节举了很多例子来说明神经网络的数学推导和反向传播的公式，如果忘记的话可以再回去看看
只有当数据集是线性可分的时，经典的感知器才会收敛，并且它无法估计类概率。相反，逻辑回归分类器将收敛于一个好的解决方案，即使数据集不是线性可分的，它也会输出类的概率。如果你改变感知器的激活函数为逻辑激活函数(或softmax),用梯度下降法训练它(或其他优化算法最小化代价函数,通常是交叉熵),这样就相当于一个逻辑回归分类器。
如果你刚刚开始学习神经网络，激活函数的原理一开始可能很难理解。但是如果你想开发强大的神经网络，理解它们是很重要的。
在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。LSTM就是具备了这一特性。
上期我们一起学习了 深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手 简单的介绍了ANN(人工神经网络），并训练了我们第一个DNN(深度神经网络)，但是一个非常浅的DNN，只有两个隐藏层。如果你需要解决一个非常复杂的问题，比如在高分辨率的图像中分辨不上百种不同类型的实体对象，这时候你就需要训练一个更深的DNN来完成，可能是10层，并且每层会包含上百个神经元，并由上成千上百个连接器组成。这时候你将面临如下问题： 你将面临非常诡异的梯度消失或爆炸，这会直接影响DNN的构建并且导致浅层的网络非常
当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家，同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 国际机器学习大会（ICML）即将于6月19日-24日在纽约召开，众多顶尖的科研
如今，我们已经拥有了许多高级的、专业的神经网络程序库和框架，例如：Keras、TensorFlow 或 Pytorch。我们不需要时刻担心权值矩阵的规模，也不需要记住我们决定使用的激活函数的导数公式。通常，我们所需要做的就是创建一个神经网络。即使是一个结构非常复杂的网络，也只需要导入少量程序包和几行代码就能实现。这节省了我们查找漏洞的时间，提高了工作效率。然而，关于神经网络内部工作原理的知识对架构选择、超参数调优以及优化等任务有很大帮助。
如今，熟练使用像 Keras、TensorFlow 或 PyTorch 之类的专用框架和高级程序库后，我们不用再经常费心考虑神经网络模型的大小，或者记住激活函数和导数的公式什么的。有了这些库和框架，我们创建一个神经网络，哪怕是架构很复杂的网络，往往也只是需要几个导入和几行代码而已。如下示例：
这些天无论是还是私信，很多人希望看到更多关于深度学习基础内容，这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。
随着电子控制单元传感器数据处理这项技术的继续发展，人们也越来越期待运用更优化的机器学习，来完成更多新挑战。未来的潜在应用场景包括：通过内外部传感器（包括激光雷达，声学雷达，相机和物联网等）数据综合评估驾驶者状态，分类情景驾驶，等等。
如今，我们拥有许多高级的，特殊的库与框架，比如 Keras，TensorFlow或者PyTorch，也不再总需要担心权重矩阵的大小，更不需要记住我们决定使用的激活函数导数的公式。通常我们只需要尽力一个神经网络，即使是一个结构非常复杂的神经网络，也只需要导入和几行代码就可以完成了。这节省了我们搜索漏洞的时间并简化了我们的工作。但是，对于神经网络的深入了解对我们完成在构架选择，或者超参数的调整或优化的任务上有着很大的帮助。
如今，机器学习领域的科学进步速度是前所未有的。除非局限在一个狭窄的细分市场，否则要跟上时代的步伐是相当困难的。每天都有新论文出现并声称自己取得了一些最先进的成果。但是这些新发现中的大多数从来没有成为默认的首选方法，有时是因为它们没有最初希望的那么好，有时只是因为它们最终在新进展的洪流中崩溃了。
Sigmoid函数，也称S曲线函数，是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，在物理意义上最为接近生物神经元，在生物学中也是常见的S型函数，又称为S型生长曲线，是神经网络中最常用的激活函数之一。Sigmoid函数由下列公式定义：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf
激活函数是神经网络中非常重要的一个内容，神经网络是受到生物神经网络的启发，在生物神经网络中也存在着激活函数，而且激活函数决定了神经元之间是否要传递信号，而在人工的神经网络中，激活函数的作用则主要是给网络添加非线性因素，使得网络可以逼近任意复杂的函数，一个简单的神经元如下图所说，其中 f 表示的就是激活函数。
博客原标题：Representation Power of Neural Networks
来源：Deephub Imba本文共3400字，建议阅读5分钟本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为 z 的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。 在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 在看完本文章后，你可以
激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题：
本文从激活函数的背景知识开始介绍，重点讲解了不同类型的非线性激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish，并详细介绍了这些函数的优缺点。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
本文介绍了如何利用可视化工具 TensorBoard 发现「Dying ReLU 问题」。
若网络中不用激活函数，那么每一层的输出都是输入的线性组合。无论神经网络有多少层，网络的输出都是输入的线性组合，这种网络就是原始的感知机（
激活函数概念 所谓激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。
生物神经网络启发了人工神经网络的发展。但是，ANN 并非大脑运作的近似表示。不过在我们了解为什么在人工神经网络中使用激活函数之前，先了解生物神经网络与激活函数的相关性是很有用处的。
机器学习是一个使用统计学和计算机科学原理来创建统计模型的研究领域，用于执行诸如预测和推理之类的主要任务。这些模型是给定系统的输入和输出之间的数学关系集。学习过程是估计模型参数的过程，以便模型可以执行指定的任务。学习过程会尝试使机器具有学习能力，而无需进行显式编程。这是ANN的作用。
超参数：在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。
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。
在阅读DarkNet源码的时候发现作者定义了大量从古至今流行的损失函数，本着科普的态度我打算做一个全面的总结，所以就有了这篇文章。
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