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关键词

就是其中一种。但是考虑到实际情况,一般的(BP)不需要设计的那么复杂,不需要包含反馈和递归。人工智能的一重要应用,是分类问题。本文通过分类的例子,来介绍。 2.多层级刚才展示了最简单的二分类,如果有四个分类,那一条线就无满足要求了。想象两条直线,就会将平面划分为四个区域,一个三角区域相当于两个子平面求交集。 因此直觉告诉我们,如果有多个元,那么这样的问题能表现为问题的“逻辑与”操作。将第一节中介绍的的输出,再做一个判断层,即多层。 ? 但是,如何实现逻辑与呢?用下面的图一目了然: ? 反思上面的过程,我们实际上是在衡量误差,根误差来修改权重。??其几何意义就是,误差的偏导,等于在Xk位置上的值,乘以误差,再乘以激励函的偏导。 5.总结这样的一篇文章真是够长了,原本还想再介绍一个的Python实现,可是考虑到篇幅的限制,最终作罢。在下一期继续介绍如何实现BP和RNN(递归)。

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所以当 S 型元和感知器本质上是相同的,但S型元在计处理如何变化权重和偏置来使输出变化的时候会更加容易。3 的结构有了对S型元的了解,我们就可以介绍的基本结构了。 这就是的基本结构,随着后面的发展的层也随之不断增加和复杂。我们回顾一下发展的历程。 的发展历史曲折荡漾,既有被人捧上天的时刻,也有摔落在街头无人问津的时段,中间历了落。 但是对于来说,我们往往面对的是非常道的权值和偏置,也就是说v的维不只是两维,有可能是亿万维的。对于一个高维的函C(v)求导几乎是不可能的。在这种情况下,有人提出了一个有趣的。 在回到中,w和b的更新规则为:?5 反向传播前面提到如何使⽤梯度下降来学习他们⾃⾝的权重和偏置。但是,这⾥还留下了⼀个问题:我们并没有讨论如何计代价函的梯度。

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    相互(嵌套)代入而得,有效的学习多以学证明为支撑。 欲训练多层,简单感知机学习规则显然不够了,需要更强的学习,误差逆传播(error BackPropagation,简称BP)就是其中最杰出的代表,它是迄今为止最成功的。 显示任务中使用时,多是在使用BP进行训练。 值得注意的是,BP不仅可用于多层前馈,还可用于其他类型的,例如训练递归,但通常说“BP”时,一般是指用BP训练的多层前馈。下面我们来看BP究竟是什么样。 早期的ART只能处理布尔型输入,此后ART发展成了一个族,包括呢个处理实值输入的ART2、集合模糊处理Fuzzy ART,以及可以进行监督学习的ARTMAP

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    BP

    sigmoid 是使用范围最广的一类激活函,具有指形状,它在物理意义上最为接近生物元。 BP就是所谓的反向传播,它将误差进行反向传播,从而获取更高的学习效率。这很像烽火台,如果前线战败了,那么消息就通过烽火台传递回指挥部,指挥部去反思问题,最终改变策略。 但这带来一个问题,中间层的误差怎么计?我们能简单地将权重和残差的乘积,返回给上一层节点(这种想真暴力,从左到右和从右到左是一样的)。? 这相当于三次传播:第一步:从前向后传播FP第二步:得到值z,误差为y,将误差反向传播,获得每个节点的偏差$sigma$第三步:再次正向传播,通过上一步的$sigma$,再乘以步长,修改每一个元突触的权重 下面一张图展示了完整的BP的过程,我看了不下20遍:?更有趣的是,sigmoid求导之后,特别像高斯(正态)分布,而且sigmoid求导非常容易。

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    (Nerual Networks)

    背景:以人脑中的为启发,历史上出现过很多不同版本最著名的是1980年的 backpropagation2. (unit)也可以被称作结点,根生物学来源定义以上成为2层的(输入层不)一层中加权的求和,然后根非线性方程转化输出作为多层向前,理论上,如果有足够多的隐藏层(hidden layers 设计结构3.1 使用训练之前,必须确定的层,以及每层单元的个3.2 特征向量在被传入输入层时通常被先标准化(normalize)到0和1之间 (为了加速学习过程)3.3 从输出层=>隐藏层=>输入层)来以最小化误差(error)来更新每个连接的权重(weight)5.4 详细介绍输入:D:集,l 学习率(learning rate), 一个多层前向输入: 用python实现8.2 编写的一个类NeuralNetworkimport numpy as np # 双曲函(tanh)def tanh(x): return np.tanh

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    R分类-

    (Artifical Neural Network)(人工),是一种模仿生物(动物的中枢系统,特别是脑)的结构和功能的学模型或计模型。 现代,是一种非线性的建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。用来探索的未知模式。? 用到的包”nnet” nnet(formula,data,size,decay,maxit,linout,trace)formula 建模表达式data 训练size 隐藏层的量,一般3- 5层decay 模型的精度(防止拟合过度)maxit 最回归次(防止拟合过度)linout 是否使用S型函处理输出,一般设置为TRUEtrace 是否输出训练过程的日记,一般设置为FALSE代码实现 :library(nnet) #清洗data

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    】什么是?

    本文结构:什么是什么是的计和训练代码实现1. 的训练先向前计,再向后传播例如上面的结构输入层,首先将输入向量的每个元素的值,赋给输入层的对应元隐藏层,前一层传递过来的输入值,加权求和后,再输入到激活函中,根如下公式,向前计这一层的每个元的值用矩阵来表示这个公式适用于每个隐藏层和输出层 诸如的连接方式、的层、每层的节点这些参,不是学习出来的,而是人为事先设置的,称之为超参。 训练它们的方和前面感知器中用到的一样,就是要用梯度下降:完整的推导可以看这篇,一步一步很详细:手写,纯享版反向传播公式推导part 4. 之 感知器的概念和实现 之 线性单元 手写,纯享版反向传播公式推导 常用激活函比较模型 图解何为CNN 用 Tensorflow 建立 CNN图解RNN CS224d-Day

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    】循环RNN

    传统的机器学习方,如SVM、logistics回归和前馈都没有将时间进行显式模型化,用这些方来建模都是基于输入独立性假设的前提。但是,对于很多任务而言,这非常局限。 没错,就是 RNN(循环)RNN 之所以称为循环路,是因为一个序列当前的输出与前面的输出有关。 每个时刻的输出是一个概率分布向量,其中最值的下标决定了输出哪个词。如果输入的序列中有4个单词,那么,横向展开后将有四个,一个对应一个单词,即RNN是在time_step上进行拓展。 再来看看训练BPTT如果将 RNN 进行展开,那么参 W,U,V 是共享的,且在使用梯度下降中,每一步的输出不仅依赖当前步的,并且还用前面若干步的状态。 梯度消失不仅存在于循环,也出现在深度前馈中。区别在于,循环非常深(本例中,深度与句长相同),因此梯度消失问题更为常见。

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    BP基础

    折叠改进的BP 2.1 改进概述此前有人提出:任意选定一组自由权,通过对传递函建立线性方程组,解得待求权。 没有采用误差反馈原理,因此用此训练出来的结果与传统是等效的。 其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过作用于来建立线性方程组,运用高斯消元解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统BP的非线性函误差反馈寻优的思想。 折叠计机运实例 现以最简单的XOR问题用VC编程运进行比较(取结构为2-4-1型),传统和改进BP的误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP模型拓扑结构包括 双向信号传播BP流的前向(正向)传播和误差信号的反向传播两个过程构成。–正向传播时,传播方向为输入层-隐层-输出层,每层元的状态只影响下一层元。

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    BP基础

    折叠改进的BP 2.1 改进概述此前有人提出:任意选定一组自由权,通过对传递函建立线性方程组,解得待求权。 没有采用误差反馈原理,因此用此训练出来的结果与传统是等效的。 其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过作用于来建立线性方程组,运用高斯消元解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统BP的非线性函误差反馈寻优的思想。 折叠计机运实例 现以最简单的XOR问题用VC编程运进行比较(取结构为2-4-1型),传统和改进BP的误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP模型拓扑结构包括 双向信号传播BP流的前向(正向)传播和误差信号的反向传播两个过程构成。–正向传播时,传播方向为输入层-隐层-输出层,每层元的状态只影响下一层元。

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    07-PageRank

    在本节中,我们将探讨PageRank,其实这是一个老生常谈的概念或者,在这里我们重新温故下这个。 这是一种使用Web Graph中的链接结构按重要性对页进行排名的方,这也是Google普及的搜索常用。 将Web看做Graph我们可以将万维是将页看成节点,页之间的超链接看做成边组成的Graph,同时我们可以一下假设:仅考虑静态页 忽略上的暗(即无访问的页,防火墙保护的页面) 所有链接都是可导航的 通过上述方式将万维概念化为Graph之后,我们看看当前流行的搜索引擎如何使用它。 例如,Google使用爬虫为页编制索引,这些爬虫通过按广度优先遍历访问链接来浏览。 有向无环图(DAG):在图论中,如果一个有向图从任意顶点出发无过若干条边回到该点,则这个图是一个有向无环图(DAG, Directed Acyclic Graph)。

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    最新训练的五

    误差项衡量模型在训练集上的拟合程度,而正则项则是控制模型的复杂程度,防止出现过拟合现象。  损失函的函值由模型的参(权重值和偏置值)所决定。 许多的传统方都能被直接用于模型的求解。  一维优化方  尽管损失函的值需要由多个参决定,但是一维优化方在这里也非常重要。这些方常常用于训练模型。   当模型非常庞、包含上千个参时,梯度下降方是我们推荐的。 因为它不需要Hessian矩阵,所以当非常时,也建议使用共轭梯度。 最后,对于非常集和,Jacobian矩阵会变得非常,因此需要的内存也非常。因此,当集和或非常时,不推荐使用Levenberg-Marquardt

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    机器学习(18)——思想:从线性思想到最基础

    network,缩写NN)或类,是一种模仿生物(动物的中枢系统,特别是脑)的结构和功能的学模型或计模型,用于对函进行估计或近似。 量的人工元联结进行计情况下人工能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统。现代是一种非线性统计性建模工具。 本章将从的最基本出发,用最简单明了的语言来介绍。 本文主要涉及到的知识点有:前向传播优化反向传播 思想:从线性思想到最基础 在这里我们常困惑于常提到的“元”,其实的结构远没有元那样复杂和可怕,下面我们通过以前学到的东西进行一个组合 把前面的内容进行组合,得到的叫做前向传播,(其实是学过的内容,就多一个激活函。)在加上用梯度下降来更新参,就组成了的精髓。

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    深度学习(4)——BP感知器线性BP

    前言:从感知器开始引出元,感知器中的激活函进行改进,引入全连接,只要并且重点介绍一下BP感知器也就01分类器,给定阈值,解决二分类问题。 至于添加于八十分为“优秀”只需要在添加一个感知器即可,由于模拟的是人的思考过程,既给定一个输入,会产生一个输出,人的决策过程是众多元的结果,下面就来分析简单的感知器对分类产生的结果 缺点: 由于输出结果为固定的两个值,当就行参优化的时候,要么输出不变,要么输出突然变化,参优化不容易实现,所以通常用sigmoid函作为激活函 线性可以做多分类问题 添加少量隐层的就叫做浅层 ;也叫作传统, 一般为2隐层的。 tanh函效果好一点,可任然解决不了隐层多的问题,引入relu函BP的一种求解W的,分为信号“正向传播(FP)”求损失,“反向 传播(BP)”回传误差;根误差值修改每层的权重,

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    ​遗传优化实现预测

    系统模型模型的搭建,按照搭建和遗传优化的顺序进行。2.1 的搭建(1)集阐述:本文所使用的测试集,是为二输入三输出的集,如图1可见: ? 图3 运行过程图2.2 遗传优化:在定义完结构之后,需要确定遗传的优化参目,进而确定遗传个体的编码长度。 图5 遗传优化结果原理 3.1 是一种模仿生物(动物的中枢系统,特别是脑)的结构和功能的学模型或计模型,用于对函进行估计或近似。 量的人工元联结进行计情况下人工能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统。现代是一种非线性统计性建模工具。 激励函部分模型具有一个短时间尺度的动力学规则,来定义元如何根其他元的活动来改变自己的激励值。一般激励函依赖于中的权重(即该的参)。

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    学习笔记-04-循环解释

    学习笔记-04-循环解释本文是根WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 门控循环单元 - GRUs (Gated Recurrent Units)先看看计公式: 计公式的理解首先,我们有一个单词集合,包含了常用的单词和标点符号。 这个单词集合,在训练前就已确定了。 (s_t)是中的关键,可以理解为语言中的上下文。或者记忆。 由可以看出(s_t)决定(o_t)。参 (E)的维度为:(100 times 8000)。 在前面的单词已出现了,那么后面的那个单词出现的可能性就了。 上下文(s_t)的含义 可以很容易的注意到,上下文和单词特征有一对一的关系。 一个常常想到的问题是:会不会有语和语结构的概念? 直观的回答是:不会。因为,训练中,并没有这个东西。也不可能知道那怕名词、动词这样的概念。

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    优化综述

    检查gradient checksanity checkother check一阶Adagradmomentumnagrmsprop总结二阶牛顿拟牛顿参考的训练有不同,本文将简要介绍常见的训练 同时简要介绍如何进行检查。?检查当我们实施了的梯度后,怎么知道我们的是否正确。 ,看看loss的计是否符合预期增强正则项,看看loss有没有按照预期增加看看是否可以在小的集上过拟合other check更新的小与原小的比例在1e-3较合适。 Adagrad在的训练中,学习率一般随着迭代次的增长而下降。 常用的拟牛顿有:BFGSL-BFGS(使用随着时间的梯度信息去近似海森矩阵的逆)然而,拟牛顿的训练中用的较少,原因主要是拟牛顿的训练需要使用全部的集。

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    黑箱方-①人工

    人工人工的概念 人工(Artificial Neural Networks,ANN)是对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模,使用的模型来源于人类脑对来自感觉输入的刺激是如何反应的理解 通过调整内部量节点(元)之间相互连接的权重,从而达到处理信息的目的。 从广义上讲,人工是可以应用于几乎所有的学习任务的多功能学习方:分类、值预测甚至无监督的模式识别。 人工的构成与分类 常见的人工就是这种三层人工模型,如果没有隐含层,那就是两层人工;如果有多层隐含层那就是多层人工。 小圆圈就是节点,相当于人脑的元。 另外,由于层和每一层的节点都可以改变,多个结果可以同时进行建模,或者可以应用多个隐藏层(这种做有时称为深度学习 (deep learning) 第二种是反馈式,这种的特点是层间节点的连接是双向的 :由于的运行最好是输入缩放到0附近的狭窄范围内,但是目前发现值从0到1000多。

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    Python科学:

    (Artificial Neural Network,ANN)人工模型,以学和物理的方对人脑进行简化、抽象和模拟。本次只是一个简单的入门,涉及元模型和BP。 其中就是采用求解参,这就意味着每次计得到的模型参都会是不同的。 01 01 元模型中最基本的成分是元模型。 02 单层感知器感知器是一种具有单层计单元的,只能用来解决线性可分的二分类问题。无运用到多层感知器中,无确定隐藏层的期望输出。它的结构类似之前的元模型。 激活函采用单极性(或双极性)阈值函。03 BP采用误差反向传播(有监督学习)训练的多层称为BP。 02 Python实现在有明确的训练样本后,的输入层结点(解释变量个)和输出层结点(被解释变量的个)便已确定。需要考虑的则是隐含层的个和每个隐含层的结点个

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    Python,结构,-面

    目录人工中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?MLE的解是否总是存在,若存在是否唯一?L1用于逻辑回归,C 值从 0 增加至非常会有什么变化? Python生成器与迭代器的区别解释在Python中,函名为什么可当作参用?利用分治进行归并排序的一般步骤?人工中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function? 首先,sigmoid函值挤压到【0,1】,存在两不足:函饱和使梯度消失。当元的激活在接近0或1处时会饱和,梯度几乎为0,导致梯度消失,几乎就有没有信号通过传回上一层。 如果输入元的总是正,那么关于w的梯度在反向传播的过程中,将会要么全部是正,要么全部是负,这将会导致梯度下降权重更新时出现z字型的下降然后,tanh函值挤压到【-1,1】,解决了sigmoid 利用分治进行归并排序的一般步骤Datawhale优秀回答者@Dazzle洪荣分治策略是对型问题的一种有效的方,将一些规模问题转换为一些小规模问题,分而治之,当程序规模扩时效率将下降,这时候我们可以采取分治的方

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