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最新训练神经网络的五大算法

作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。...现在我们就来介绍几种神经网络的最重要训练算法。 1. 梯度下降法(Gradient descent) 　　梯度下降方法是最简单的训练算法。...当神经网络模型非常庞大、包含上千个参数时，梯度下降方法是我们推荐的算法。...最后，对于非常大的数据集和神经网络，Jacobian矩阵会变得非常大，因此需要的内存也非常大。因此，当数据集和/或神经网络非常大时，不推荐使用Levenberg-Marquardt算法。...如果我们要训练的神经网络只有几千个样本和几百个参数，最好的选择可能是Levenberg-Marquardt算法。其余情况下，可以选择拟牛顿法。

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Hinton最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法

相反，他正在提出一种新的神经网络学习方法——前向-前向算法（Forward‑Forward Algorithm，FF）。...，论述了前向算法相比于反向算法的优越性。...这或许正是未来解决万亿参数级别的大模型算力掣肘的一个理想途径。 FF 算法比反向算法更能解释大脑、更节能在 FF 算法中，每一层都有自己的目标函数，即对正数据具有高优度，对负数据具有低优度。...FF 算法在速度上可与反向传播相媲美，其优点是可以在前向计算精确细节未知的情况下进行使用，还可以在神经网络对顺序数据进行管道处理时进行学习，无需存储神经活动或终止传播误差导数。...它的可行性取决于，我们能否找到一种可以在精确细节未知的硬件中高效运行的学习过程，在 Hinton 看来，FF 算法就是一个很有前途的方案，只是它在扩展到大型神经网络时的表现还有待观察。

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Hinton 最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法

相反，他正在提出一种新的神经网络学习方法——前向-前向算法（Forward‑Forward Algorithm，FF）。...，论述了前向算法相比于反向算法的优越性。...FF 算法在速度上可与反向传播相媲美，其优点是可以在前向计算精确细节未知的情况下进行使用，还可以在神经网络对顺序数据进行管道处理时进行学习，无需存储神经活动或终止传播误差导数。...在任务 "排列不变 "版本中，神经网络没有得到有关像素空间布局的信息，若训练开始前，所有训练和测试图像都受相同像素随机变异影响，那么神经网络的表现也会同样良好。...它的可行性取决于，我们能否找到一种可以在精确细节未知的硬件中高效运行的学习过程，在 Hinton 看来，FF 算法就是一个很有前途的方案，只是它在扩展到大型神经网络时的表现还有待观察。

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神经网络算法

这就是神经网络的基本结构，随着后面的发展神经网络的层数也随之不断增加和复杂。我们回顾一下神经网络发展的历程。...从单层神经网络（感知机）开始，到包含一个隐藏层的两层神经网络，再到多层的深度神经网络，一共有三次兴起过程。详见下图。 ?...因此我们的训练算法的⽬的，是最⼩化权重和偏置的代价函数 C(w; b)。换句话说，我们想要找到⼀系列能让代价尽可能⼩的权重和偏置。我们将采⽤称为梯度下降的算法来达到这个⽬的。...这里就需要用到一个非常重要的算法：反向传播算法（backpropagation）。反向传播算法的启示是数学中的链式法则。四个方程：输出层误差方程： ? 当前层误差方程： ?...SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): """训练神经网络使用小批量的随机梯度下降算法

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神经网络算法

我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。...人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。...下面这张图总结了不同类型的神经网络具备的功能： ? 数学家证明了，双隐层神经网络能够解决任意复杂的分类问题。但我们的问题到此为止了吗？不见得！这里还有几个问题：异或如何实现？...4.训练算法线性可分如果输入和输出是线性关系（或者是正相关），那么想象我们在调节一个参数时，当输出过大，那就把输入调小一些，反之调大一些，最后当输出和我们想要的非常接近时，训练结束。...5.总结这样的一篇文章真是够长了，原本还想再介绍一个神经网络的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神经网络和RNN（递归神经网络）。

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神经网络算法

事实上，从计算机科学的角度看，我们可以先不考虑神经网络是否真的模拟了生物神经网络，只需将一个神经网络视为包含了许多参数的数学模型，这个模型是若干个函数，例如相互(嵌套)代入而得，有效的神经网络学习算法大多以数学证明为支撑...欲训练多层网络，简单感知机学习规则显然不够了，需要更强大的学习算法，误差逆传播(error BackPropagation，简称BP)算法就是其中最杰出的代表，它是迄今为止最成功的神经网络算法。...显示任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练。...值得注意的是，BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络，例如训练递归神经网络，但通常说“BP网络”时，一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。下面我们来看BP算法究竟是什么样。...然而，多隐层神经网络难以直接用经典算法(例如标准BP算法)进行训练，因为误差在多隐层内逆传播，往往会“发散”而不能有效收敛到稳定状态。

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聊聊神经网络的优化算法

优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。...随机梯度下降算法在训练大规模数据集时非常有效。...使用这个SGD类，可以按如下伪代码进行神经网络的参数更新: network = nn.layernet() optimizer = SGD() for i in range(10000): x_batch...将两者融合就是Adam方法的基本思路。 Adam算法的公式如下，流程比较复杂，简单的理解就是其基本思路。初始化：设 ( t = 0 )，初始化模型参数，学习率，以及超参数。...通过上述公式，Adam算法能够自适应地调整每个参数的学习率，从而在训练过程中加速收敛。

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R分类算法-神经网络算法

神经网络（Artifical Neural Network） 神经网络（人工神经网络）,是一种模仿生物网络(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。...现代神经网络，是一种非线性的数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。用来探索数据的未知模式。 ?...神经网络用到的包”nnet” nnet(formula,data,size,decay,maxit,linout,trace) formula 建模表达式 data 训练数据 size...隐藏层的数量，一般3-5层 decay 模型的精度（防止拟合过度） maxit 最大回归次数（防止拟合过度） linout 是否使用S型函数处理输出，一般设置为...TRUE trace 是否输出训练过程的日记，一般设置为FALSE 代码实现： library(nnet) #数据清洗 data <- read.csv("customers.csv")

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神经网络的优化算法_梯度下降优化算法

最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...通过梯度下降法，使得网络参数不断收敛到全局（或者局部）最小值，但是由于神经网络层数太多，需要通过反向传播算法，把误差一层一层地从输出传播到输入，逐层地更新网络参数。...实验表明，相比于标准梯度下降算法，Momentum算法具有更快的收敛速度。为什么呢？看下面的图，蓝线是标准梯度下降法，可以看到收敛过程中产生了一些震荡。...公式中还有一个\(\epsilon\)，这是一个很小的数，典型值是\(10^{-8}\)。 Adam算法 Adam算法则是以上二者的结合。

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字节AI Lab-NLP算法热乎面经

PS：offer call里说我的leader是李航，看了看手里的小蓝书，意外的惊喜面试的岗位是“AI Lab实习生 — 自然语言处理NLP”，一共2面技术和一面hr，这里主要说下其中的技术面试。...我回答的是可并行+更强大的特征提取能力，顺便还解释了self attention的原理以及multi-head的作用。说一下bidaf的匹配层，解释了bidaf的c2q和q2c的意义和具体做法。...你取得top2的成绩还有其他优化吗。这部分答了很多，当时吃了没用bert的亏，所以在很多方面进行了一定的优化。你的第二个竞赛用roberta，它和bert的区别。...其他还有些小问题想不起来了，总体来说问的面不广，但是扣了些细节。最后是两道算法题：顺时针打印数组编辑距离很顺利的写出来了，一面结束，在线等二面。二面先同样是自我介绍。...最后2道算法题：口述了一道算法题，我记不起来了，是一道dp题来着，反正很快想到了方法，就pass了。

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BP神经网络算法_bp神经网络算法流程图

1、前馈神经网络、反馈神经网络、BP网络等，他们之间的关系前馈型神经网络：取连续或离散变量，一般不考虑输出与输入在时间上的滞后效应，只表达输出与输入的映射关系；在此种神经网络中，各神经元从输入层开始...常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（Back Propagation）网络、RBF（Radial Basis Function）网络等。...BP网络： BP网络是指连接权调整采用了反向传播（Back Propagation）学习算法的前馈网络。...由上可知BP网络是通过BP算法来修正误差的前馈神经网络 反馈型神经网络：取连续或离散变量，考虑输出与输入之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述系统的模型。...前馈型神经网络的学习主要采用误差修正法（如BP算法），计算过程一般比较慢，收敛速度也比较慢；而反馈型神经网络主要采用Hebb学习规则，一般情况下计算的收敛速度很快。

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神经网络算法入门

神经网络算法入门神经网络是一种受到生物神经元系统启发而设计的人工智能算法。它通过模仿人类大脑中神经元之间的连接和信号传递方式，建立起一种用于模式识别、分类和预测的模型。...神经网络的层数和每层神经元的数量可以根据任务的复杂度和数据的特征进行调整。 神经网络的训练是通过反向传播算法来实现的。...同时，合适的数据预处理和超参数调优也对神经网络的性能有重要影响。通过不断学习和实践，我们可以更好地理解神经网络算法，并将其应用于解决真实世界中的问题。...神经网络算法的缺点：训练时间长：神经网络算法通常需要大量的数据和计算资源来进行训练。由于神经网络中的权重参数非常多，需要进行大量的矩阵运算，这导致训练时间往往较长。...对数据质量和标签依赖较高：神经网络算法对数据质量和标签的准确性有较高的要求。噪声数据和错误标签可能会显著影响模型的性能。过拟合风险：神经网络算法容易出现过拟合问题，尤其是在训练数据较少的情况下。

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波恩大学最新开源：基于隐式神经网络NERF的室内激光雷达定位算法

之后，神经网络将采样得到的每一个空间点p作为输入，并输出该空间点所对应的占据概率pocc。...接下来，我们通过计算几何损失以及对预测的占据概率添加正则化来优化神经网络的参数。...主要结果室内全局定位我们将现有的蒙特卡洛定位算法作为基线，在我们收集的数据集上对比了全局定位的精度，实验结果如下所示。实验结果证明，对比于现有的室内定位算法，我们的方法在定位精度上达到了SOTA。...此外，相比于之前的方法，我们的算法能更快的收敛。我们还补充了一个姿态追踪实验，用于证明我们的算法在不同量级的粒子数目下依然能表现出精确的定位能力。...观测模型我们在三个经典的室内数据集（Freiburg Building 079, Intel Lab, MIT CSAIL）对我们的观测模型进行了评估。

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BP 神经网络算法

x的值可能为[−∞,+∞],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需这样的激励函数，能够将刚才的区间压缩到[0,1]。...此外，(0, 1) 的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数。然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的就是饱和性。...BP算法就是所谓的反向传播算法，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算？我们能简单地将权重和残差的乘积，返回给上一层节点（这种想法真暴力，从左到右和从右到左是一样的）。 ?...下面一张图展示了完整的BP算法的过程，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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2022年最新《图神经网络综述》

中国石油大学《图神经网络最新》综述论文近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注．图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命...、空间域和池化３方面对图卷积神经网络进行了阐述．然后,描述了基于注意力机制和自编码器的图神经网络模型,并补充了一些其他方法实现的图神经网络．其次,总结了针对图 神经网络能不能做大做深等问题的讨论分析．...进而,概括了图神经网络的４个框架．还详细说明了在图 神经网络在自然语言处理、计算机视觉等方面的应用．最后,对图神经网络未来的研究进行了展望和总结．相较于已有的图神经网络综述文章,详细阐述了谱理论知识,...并对基于谱域的图卷积神经网络体系进行全面总结．同时,给出了针对空间域图卷积神经网络效率低的改进模型这一新的分类标准．并总结了针对图神经网络表达能力、理论保障等的讨论分析,增加了新的框架模型．在应用部分...,阐述了图神经网络的最新应用． https://crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.20201055 在过去几年,深度学习已经在人工智能和机器学习上取得了成功

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「图神经网络东」最新2022综述

来源：专知本文约5000字，建议阅读5分钟本文为你介绍了《图神经网络综述》。中国石油大学《图神经网络最新》综述论文近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注。...首先从谱域、空间域和池化３方面对图卷积神经网络进行了阐述。然后,描述了基于注意力机制和自编码器的图神经网络模型,并补充了一些其他方法实现的图神经网络。...最后,对图神经网络未来的研究进行了展望和总结。相较于已有的图神经网络综述文章,详细阐述了谱理论知识,并对基于谱域的图卷积神经网络体系进行全面总结。...同时,给出了针对空间域图卷积神经网络效率低的改进模型这一新的分类标准。并总结了针对图神经网络表达能力、理论保障等的讨论分析,增加了新的框架模型。在应用部分,阐述了图神经网络的最新应用。...４) 将图神经网络应用到大图上。随着互联网的普及,图神经网络处理的数据也变得越来越大,致使图中的节点数量变得巨大,这就给图神经网络的计算带来了不小的挑战。

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神经网络中的梯度优化算法

学习率是神经网络中非常难以设置的超参数之一。对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent，但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。...Learning Rate设置太小会导致神经网络收敛缓慢，Learning Rate设置太大可能导致神经网络在最小值附近波动甚至发散。...比如我们的数据特征是非常稀疏的，我们可能更倾向于为很少出现的feature更大的学习率；为了解决这些问题，研究者提出了很多梯度优化算法。...梯度下降也有同样的问题，由于局部梯度的波动，导致梯度下降过程总是以震荡的形式靠近局部最优解。 Momentum算法借用了物理中的动量概念。...Gradient Nesterov Accelerated Gradient方法是对Momentum梯度下降算法的改进版本，其速度更快。

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NTU、上海AI Lab整理300+论文：基于Transformer的视觉分割最新综述出炉

，调研的最新模型截止至今年 6 月！...同时，综述还包括了相关领域的最新论文以及大量的实验分析与对比，并披露了多个具有广阔前景的未来研究方向！视觉分割旨在将图像、视频帧或点云分割为多个片段或组。...最近，Transformer 成为一种基于自注意力机制的神经网络，最初设计用于自然语言处理，在各种视觉处理任务中明显超越了以往的卷积或循环方法。...此外，本文在几个广泛认可的数据集上编译和重新评估了这些方法。最后，本文确定了这个领域的开放挑战，并提出了未来研究的方向。本文仍会持续和跟踪最新的基于 Transformer 的分割与检测方法。...相比于前人的 Transformer 综述，本文对方法的分类会更加的细致。本文把类似思路的论文汇聚到一起，对比了他们的相同点以及不同点。

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深度学习中必备的算法：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络

深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，算法是实现任务的核心，因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。...本文将详细介绍深度学习中必备的算法，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。神经网络神经网络是深度学习的核心算法之一，它是一种模仿人脑神经系统的算法。...神经网络由神经元和它们之间的连接组成，它们可以学习输入和输出之间的映射关系。图片神经网络的训练过程通常采用反向传播算法。...反向传播算法是一种基于梯度下降的优化算法，它通过计算误差和梯度来更新神经网络的参数。神经网络可以用于各种任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。...例如，在语音识别中，可以使用循环神经网络来建模语音信号和文本之间的映射关系，并预测文本。结论深度学习必备算法是深度学习的核心，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

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CNN卷积神经网络的改进（15年最新paper）

然而，如果我们能“反思”经典，深入剖析这些经典架构中的不同 component 的作用，甚至去改进它们，有时候可能有更多的发现。所以，今天分享的内容，便是改进 CNN 的一些工作。...并且，通过数学公式和实验结果证明，这样的替换是完全不会损伤性能的。而加入 pooling 层，如果不慎，甚至是有伤性能的。...在过去的工作中，大家普遍认为，pooling 层有三种可能的功效：（1）提取更 invariant 的 feature；（2）抽取更广范围的（global）的 feature——即 spatially...这篇工作的另外一个贡献是他们提出了一种新的 visualizing CNN 的方法，效果更直观更有分辨性。...从它们带给网络结构的变化入手。也许现在来看，最初的结论还是对的，deeper is better，我们暂时要解决的是如何 deeper。

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