本文介绍了如何利用可视化工具 TensorBoard 发现「Dying ReLU 问题」。
我们可以将这些单元神经元组合为层和堆栈，形成神经元网络。一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元，我们现在需要将权重表示为矩阵。
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如果你正在读这篇文章，那么很可能你已经知道什么是神经网络，什么是激活函数，但是，一些关于机器学习的入门课程并不能很清楚地说明，为什么我们需要这些激活函数。我们需要它们吗?没有它们，神经网络还能工作吗?
Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的，在2015年11月在GitHub上开源，2016年是正式版，2017年出了1.0版本，趋于稳定。谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用，所以它开源了，从整体上提高深度学习的效率。在Tensorflow没有出来之前，有很多做深度学习的框架，比如caffe，CNTK，Theano，公司里更多的用Tensorflow。caffe在图像识别领域也会用。Theano用的很少，Tensorflow就是基于Theano。中国的百度深度学习PaddlePaddle也比较好，因为微软、谷歌、百度它们都有一个搜索引擎，每天用户访问量非常大，可以拿到用户海量的数据，就可以来训练更多的模型。
卷积网络（convolutional network),也叫作卷积神经网络（convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络’一词表明该网络使用了卷积（convolutional)这种数学运算。卷积神经网络的运作模式如下图所示：
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（三）神经网络。
其实大部分人都是这样的，即便是我们这些技术宅，第一次听到深度学习的时候也是一脸懵逼，觉得很高大上，然而并不知道它到底是干啥的。
最近又看了点深度学习的东西，主要看了一些关于激活函数的内容，不知道算不算新颖，但是我想把自己阅读后的分享一下，请各位给予评价与指点，谢谢！ 一般激活函数有如下一些性质： 非线性： 当激活函数是线性的，一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数。但如果激活函数是恒等激活函数的时候，即f(x)=x，就不满足这个性质，而且如果MLP使用的是恒等激活函数，那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的； 可微性： 当优化方法是基于梯度的时候，就体现了该性质； 单调性： 当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函
之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇文章其实是一篇译文，所以翻译不是很确定的地方也将原文中的英文语句复制在句后，如果有更合适的翻译也请留言告知一下，谢谢！ 参考文献: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 权重初始化 我们已经知道了
学习使用前向传播和反向传播搭建出有一个隐藏层的神经网络。 hidden layer Neural Network ###3.1 神经网络概览 ###3.2 神经网络表示 双层神经网络（只有一个
今天给大家分析8个Python中常用的数据分析工具，Python强大之处在于其第三方扩展库较多。 本文介绍数据分析方面的扩展库分别为：NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim，下面对这八个扩展库进行简单介绍，以及相关的代码案例
该期我们将从DNN入手开始学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下： 从生物学到人工神经网络 训练多层感知机 训练DNN 文末附本期代码关键字，回复关键字即可下载。 ---- 一. 从生物学到人工神经网络 鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发魔术贴，而大自然激发了许多其他发明。 那么，大脑的体系结构，是激发人工神经网络（ANN）的关键思想。人工神经网络是深度学习的核心。 1.1 从生物到人工神经元 在讨论人造神经元之前，让我们快速看一下生物神经元，如下图所示。它
【导读】本文的目的是深入分析深层神经网络，剖析神经网络的结构，并在此基础上解释重要概念，具体分为两部分：神经网络编程和应用。在神经网络编程部分，讲解了前向传播和反向传播的细节，包括初始化参数、激活函数
本人是一个将要大学毕业的学生，目前就职在中世康恺的AI研发部门，中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司，该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
身边最近也有好多朋友打算换工作，和他们交流了许多，都在说今年的就业市场没有之前那么好，以往简历投出去，马上就能收到好几个面试机会，而现在隔几天才能收到一个面试。确实是这样，毕竟今年是资本寒冬，大环境都不行，许多企业都已经开始裁员了，直接导致就业需求和往年相比大大降低，再加上被裁人员的再就业竞争，想要再寻求一份称心如意的工作就难上加难了。所以建议大家要是目前工作还是可以的话，最好是先干着，更不建议裸辞找工作。
https://www.youtube.com/embed/FmpDIaiMIeA
最近又看了点深度学习的东西，主要看了一些关于激活函数的内容，不知道算不算新颖，但是我想把自己阅读后的分享一下，请各位给予评价与指点，谢谢！
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新
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
解析：正确答案A，更多层意味着网络更深。没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型，目前如果有超过2层的隐层，那么也可以及叫做深度模型。
前面的学习大致了解了autograd，nn依赖于autograd来定义模型并进行求导。一个nn.Module包含多个神经网络层，以及一个forward(input)方法来返回output。
激活函数是什么 激活函数，即Activation Function,有时候也称作激励函数。它是为了解决线性不可分的问题引出的。但是也不是说线性可分就不能用激活函数，也是可以的。它的目的是为了使数据更好的展现出我们想要的效果。 激活函数在哪里用？ 比如一个神经网络 为了更清晰的表示，我用红色标出。比如像上面的网络z = W*x，这个线性运算就是上面节点白色的部分，另一部分当然就是F(z)了。则第一层隐层(除了输入和输出层，其他都为隐层，因为'看不见')输出的就是F(z)。但是不是说所有层都要经过激活函
人体中的神经元可以传递生物信号，给它输入一个信号，它经过处理后再输出一个信号传递给别的神经元，最终传递到大脑完成对一个信号的决策和处理。
我们的数据集包含来自多个澳大利亚气象站的每日天气信息。本次目标是要回答一个简单的问题：明天会下雨吗？
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。
激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元。
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。
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。
我们需要下载 Docker 才能安装它，在本节中，您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发了尼龙绳，大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看，大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络（ANN）的关键思想。然而，尽管飞机受到鸟类的启发，但它们不必拍动翅膀。同样的，ANN 逐渐变得与他们的生物表兄弟有很大的不同。一些研究者甚至争辩说，我们应该完全放弃生物类比（例如，通过说“单位”而不是“神经元”），以免我们把我们的创造力限制在生物学的系统上。
最近AI实在太火了，作为产品经理的媳妇也想要学习人工智能背后的原理，一直让我给她科普一下，我几年前因为工作的原因需要用到AI，所以学过一些，于是我在家里的白板上给她“上了一课”。
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。
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning Part2》，是最近发表的《深度学习下的医学图像分析（一）》的后续文章。雷锋网
选自Learn OpenCV 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 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。 本文介绍了多种激活函数，并且对比了激活函数的优劣。本文假设你对人工神经网络（AAN）有基本了解，如果没有，推荐先阅读机器之心介绍过的相关文章： 神经网络快速入门：什么是多层感知器和反向传播？ DNN 概述论文：详解前馈、卷积和循环神经网络技术 1. 什么是激活函数？ 生物神
原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
作者：Lisa Song 微软总部云智能高级数据科学家，现居西雅图。具有多年机器学习和深度学习的应用经验，熟悉各种业务场景下机器学习和人工智能产品的需求分析、架构设计、算法开发和集成部署。 吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记 1 （上） 【学习心得】 Coursera和deeplearning.ai合作的Deep Learning Specialization出得真是慢啊……现在只出了Course 1：Neural Networks and Deep Learning，之后还有
向AI转型的程序员都关注了这个号☝☝☝ 作者：Lisa Song 微软总部云智能高级数据科学家，现居西雅图。具有多年机器学习和深度学习的应用经验，熟悉各种业务场景下机器学习和人工智能产品的需求分析、架
Sigmoid函数本质上是一种常用的激活函数，是神经元最重要的组成部分。那什么是激活函数呢？激活函数有什么作用呢？常见的激活函数都有哪些？以及如何选择合适的激活函数？这次我们将重点对上述问题进行讨论。 线性模型在处理非线性问题时往往手足无措，这时我们需要引入激活函数来解决线性不可分问题。激活函数（Activation function），又名激励函数，往往存在于神经网络的输入层和输出层之间，作用是给神经网络中增加一些非线性因素，使得神经网络能够解决更加复杂的问题，同时也增强了神经网络的表达能力和
“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
导语：此文编译自FCC（FreeCodeCamp），作者为Déborah Mesquita，该作者利用神经网络和TensorFlow进行了机器文本分类，并提出了一种新颖的学习方法——宏观分析。机器人圈希望通过此文对圈友开始机器学习的探索之路有所帮助，文章略长，请耐心阅读并收藏 。我们附上了此实例最终代码的GitHub链接，供圈友学习使用。 开发人员经常说，如果你想要着手机器学习，你就应该首先学习算法是如何运行的。但是我的经验告诉我并不需要如此。 我认为，你应该首先能够宏观了解：这个应用程序是如何运行的。一
b[1]b^{[1]}b[1]的形状应该是(4,1)；b[2]b^{[2]}b[2]的形状应该是(1,1)；W[1]W^{[1]}W[1]的形状应该是(4,2)；W[2]W^{[2]}W[2]形状应该是(1,4)
在线性分类中，我们使用s=Wxs=Wx计算类别的评分函数，其中WW为一个矩阵，xx为一个列向量，输出表示类别的评分向量。而在神经网络中，最常用的是s=W2max(0,W1x)s=W_2max(0,W_1x)，其中函数max(0,−)max(0,-)是非线性的，也可以使用其他的一些非线性函数。如果没有非线性函数，那么对于分类的评分计算将重新变成关于输入的线性函数。因此，非线性函数是改变的关键。参数W1,W2W_1,W_2通过随机梯度下降来学习，他们的梯度在反向传播过程中，通过链式法则求导得出。类似地，一个三层地神经网络评分函数为s=W3max(0,W2max(0,W1x))s=W_3max(0,W_2max(0,W_1x))
近日，Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》，从神经元到 Epoch，
计算机视觉中一个研究方向是在 MLP 的权重中编码对象和场景，使得该 MLP 直接从 3D 空间位置映射到形状的隐式表示。然而，之前的方法无法使用离散的方式（如三角形网格或体素网格）以相同的保真度再现具有复杂几何形状的真实场景，迄今为止也仅限于表示具有低几何复杂性的简单形状，从而导致渲染过度平滑。NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground truth 做损失即可完成可微优化，从而渲染出连续的真实场景。
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