线性回归:进行直线或曲线拟合,一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。 但这种做法并不适合计算机,可能求解不出来,也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”,专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。
一张图片在计算机中是以三个独立的矩阵存储的,对应于下图中的红色,绿色和蓝色通道。三个矩阵与图像大小相同,例如,下图中猫的图像的分辨率是64×64,三个矩阵(RGB)分别是64×64的大小。
浓缩就是精华。想要把书写厚很容易,想要写薄却非常难。现在已经有这么多经典的机器学习算法,如果能抓住它们的核心本质,无论是对于理解还是对于记忆都有很大的帮助,还能让你更可能通过面试。在本文中,SIGAI将用一句话来总结每种典型的机器学习算法,帮你抓住问题的本质,强化理解和记忆。下面我们就开始了。
机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序[即模型(model)]。将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning)
可以分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-supervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)四大类。
注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你有10个类别,每一个样本的标签应该是一个10维的向量,该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
学习样本数据集,通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式,主要是用来训练模型的。
全部内容来源于《Python深度学习》,以练习为主,理论知识较少,掺杂有一些个人的理解,虽然不算很准确,但是胜在简单易懂,这本书是目前看到最适合没有深度学习经验的同学们入门的书籍了,不妨试试,该书作者:Francois Chollet,即Keras之父,该书译者:张亮;
【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程,干货满满。在课程网站上出了最新的中文版课程笔记。
一年一度的校园招聘就要开始了,为了帮助同学们更好的准备面试,SIGAI 在今天的公众号文章中对机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试,如果你对这些问题有什么疑问,可以关注我们的公众号,向公众号发消息,我们将会无偿为你解答。对于不想在近期内找工作的同学,阅读这篇文章,对加深和巩固机器学习和深度学习的知识也是非常有用的。
梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索,利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为:
一年一度的校园招聘已经开始了,为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试,SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们,对你通过技术面试非常有帮助,当然,我们不能只限于会做这些题目,最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。
传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征(表示工程)实现图像特征的提取与抽象,通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。
根据样本数据是否带有标签值,可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。有监督学习的样本数据带有标签值,它从训练样本中学习得到一个模型,然后用这个模型对新的样本进行预测推断。有监督学习的典型代表是分类问题和回归问题。
通过一张图像来解释人工智能、机器学习。深度学习三者关系。假设让机器模拟人脑,分辨羊,猪,牛三种动物: (1)人工智能就是为机器赋予人的智能,模拟人脑分辨过程; (2)机器学习通过手动特征提取图像特征、设计算法区别特征,最后进行分类,给数据让机器自己学习去进行分辨,但在手动特征提取过程中工程庞大,逻辑复杂非常耗时,依恋经验; (3)深度学习是一种高效的机器学习算法,将特征提取与算法融合到一起让机器学习进行分辨。 三者关系如下图所示:
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法,它通过模拟人脑神经网络的结构和功能,实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习中最重要和最常用的算法之一,它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟这本书的目的是考虑到医院在使用人工智能支持的检测程序准确诊断各种疾病方面的最新进展。 这本书的目的是考虑到医院在使用人工智能支持的检测程序准确诊断各种疾病方面的最新进展。本文研究了最近在医学成像处理领域工作的著名研究人员和临床医生支持的疾病检测技术。在本书中,将介绍各种人工智能方法的集成,如软计算、机器学习、深度学习和其他相关工作。结合利用AI的真实临床图像。本书还包括关于机器学习、卷积神经网络、分割和深度学习辅助的二分类和多分类的几章。 https://iopsc
在上图中,全连接层最后一层有5个神经元,代表5维的向量,就是原图的语义特征。最后一层是线性分类器,有3个输出头,就是输入的5维特征做了一个线性的分类,这里类似于逻辑回归,但逻辑回归是二分类,这里是多分类。这里重点是这个5维向量,它其实在5维空间中已经是线性可分(有关线性可分的内容可以参考模式识别整理 中的感知器算法中的线性可分性)了,随便一个线性分类器就可以将其轻松分类。
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例,展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时,本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络,包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络:感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
几个月前,红色石头发文介绍过一份在 GitHub 上非常火爆的项目,名为:DeepLearning-500-questions,中文译名:深度学习 500 问。作者是川大的一名优秀毕业生谈继勇。该项目以深度学习面试问答形式,收集了 500 个问题和答案。内容涉及了常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题。
随着内容时代的来临,多媒体信息,特别是视频信息的分析和理解需求,如图像分类、图像打标签、视频处理等等,变得越发迫切。目前图像分类已经发展了多年,在一定条件下已经取得了很好的效果。本文因实际产品需求,主要探讨一下视频打标签的问题。 查阅了部分资料,笔者拙见,打标签问题无论是文本、图像和视频,涉及到较多对内容的“理解”,目前没有解决得很好。主要原因有以下一些方面,标签具有多样性,有背景内容标签,细节内容标签,内容属性标签,风格标签等等;一些标签的样本的实际表现方式多种多样,样本的规律不明显则不利于模型学习;标
之前我们讨论的问题都是二分类居多,对于二分类问题,我们若求得p(0),南无p(1)=1-p(0),还是比较容易的,但是本节我们将引入多分类,那么我们所求得就转化为p(i)(i=1,2,3,4…),同时我们需要满足以上概率中每一个都大于0;且总和为1。
计算利用卷积核,将卷积核覆盖到图像上,再将卷积核上面的值与图像层相乘,最后相加得到该区域的值。
生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是最近两年十分热门的一种无监督学习算法。生成对抗网络(GAN)由两个重要部分构成:生成器和判别器。
手写数字识别是机器学习领域中的一个经典应用,很多机器学习算法以这个问题作为示例,其地位相当于程序界的hello world。这个问题具有以下两个特点:
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算的前馈神经网络,是基于图像任务的平移不变性(图像识别的对象在不同位置有相同的含义)设计的,擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中,图像数据具有非常高的维数(高维的RGB矩阵表示),因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元,除了显而易见的高计算量,还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
深度学习作为机器学习研究领域中的一个方向,它的起源离不开人们对大脑认知原理,尤其是视觉原理的研究。
卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)是一类包含卷积计算的前馈神经网络,是基于图像任务的平移不变性(图像识别的对象在不同位置有相同的含义)设计的,擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中,图像数据具有非常高的维数(高维的RGB矩阵表示),因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元,除了显而易见的高计算量,还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
最近,笔者发现 GitHub 上出现了一份超火的 TensorFlow 教程,目前已经收获了 8000+ star 了。这份 TensorFlow 教程来自弗吉尼亚理工博士 Amirsina Torfi。而这份教程最大的特点就是清晰简单,非常适合入门。
翻译 | AI科技大本营 校对 | 成龙 编辑 | 明明 Intel于近期发布了三门AI系列的免费课程,分别是关于机器学习基础、深度学习基础、TensorFlow基础三个方面。据悉,该系列免费课程主要针对研究生阶段的学生,营长将三门课程概要及链接整理如下。 ▌课程1:机器学习基础 概要 本课程介绍了Intel架构中的机器学习基础知识。涵盖的主题包括: 回顾了机器学习可以解决的问题类型 理解机器学习算法中的各组成模块 学习在机器学习中构建模型的基础知识 探索关键算法 在本课程结束时,学生将了解以下内容
1,误差:误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成;
hardmax 就是直接选出一个最大值,例如 [1,2,3] 的 hardmax 就是 3,而且只选出最大值,非黑即白,但是实际中这种方式往往是不合理的,例如对于文本分类来说,一篇文章或多或少包含着各种主题信息,我们更期望得到文章属于各种主题的概率值,而不是简单直接地归类为某一种唯一的主题。这里就需要用到soft的概念,即不再唯一地确定某一个最大值,而是为每个输出分类的结果都赋予一个概率值,表示属于每个类别的可能性。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志,应用在机器人和无人车等载具。
项目链接:https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials
01 — 回顾 昨天介绍了CNN的卷积操作,能减少权重参数的个数,卷积操作涉及到三个超参数: 深度(Depth) 步长(Stride) 零填充(Zero-padding) 还有一种运算,叫做求内积,关于这部分的总结,请参考: 深度学习|卷积神经网络(CNN)介绍(前篇) 下面,阐述CNN剩下的两种操作,ReLU,Pooling。 02 — ReLU操作 CNN用的激活函数不是Sigmoid函数,大家都知道Sigmoid函数最大的问题是随着深度学习会出现梯度消失,这样会导致最后的收敛速度变得很慢,经过实践
Keras框架速查表 1 Keras 1.1 一个基本示例 2 数据 2.1 Keras数据设置 3 模型结构 3.1 Sequential模型 3.2 多层感知器(MLP) 3.2.1 二元分类 3.2.2 多类别分类 3.2.3 回归 3.3 卷积神经网络(CNN) 3.4 循环神经网络(RNN) 4 预处理 4.1 序列填充 4.2 创建虚拟变量 4.3 训练集、测试集分离 4.4 标准化/归一化 5 模型细节提取 5.1 模型输出形状 5.2 模型总结 5.3 get模型参数 5.4 g
textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题,文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。
本书作为强化学习思想的深度解剖之作,被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发,深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法,并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
上次写了TensorFlow和PyTorch的快速入门资料,受到很多好评,读者强烈建议我再出一个keras的快速入门路线,经过翻译和搜索网上资源,我推荐4份入门资料,希望对大家有所帮助。
常建龙,师从潘春洪和向世明研究员,中国科学院自动化研究所在读博士生,主要研究方向为基于关系的深度学习,包括自动机器学习、网络压缩、深度图网络、深度无监督学习等等。目前已在IEEE T-PAMI(2篇), NeurIPS和ICCV (Oral) 等机器学习与计算机视觉顶级期刊和会议发表学术论文。
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