这里我们使用交叉熵作为损失函数，使用Adam作为优化算法。
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。...主要的方法是随机梯度下降（SGD）法，该算法已有60年历史（Robbins and Monro，1951），它对于当前的深度学习的反向传播算法来说是非常重要的。...近年来提出了不同的优化算法，分别利用不同的公式来更新模型的参数。Adam（Kingma and Ba，2015）自从2015年被推出后，一直到今天仍然是最常用的优化算法之一。...最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。...梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。
最近一位朋友去面试了字节跳动的后台开发的岗位，其一面的算法题，个人感觉比较简单。 分享一下，供大家参考，大家看看难不难，希望能对大家学习和找工作有所帮助。
近年来，基于深度神经网络的推荐系统作为信息过滤技术取得了巨大成功。然而，由于完全从零开始训练模型需要足够的数据，因此基于深度学习的推荐方法仍然面临着数据不足和计...
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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。...黄金分段法和Brent方法就是其中两种广泛应用的算法。这两种算法不断地缩减最小值的范围，直到η1和η2两点之间的距离小于设定的阈值。 ...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。...因为此方法仅需要存储梯度向量(n空间)，而不需要存储海森矩阵(n2空间) 2.牛顿算法(Newton’s method) 因为牛顿算法用到了海森矩阵，所以它属于二阶算法。...Levenberg-Marquardt algorithm（莱文贝格－马夸特算法） Levenberg-Marquardt算法，又称阻尼最小二乘法，被设计为采用误差平方和形式的损失函数特定的算法。
新智元报道 来源：deepmind等 编辑：雅新 【新智元导读】在上周三ICLR 2020大会中，来自Deepmind的研究人员Petar Veličković介绍了用算法推理的图表示学习最新研究...图神经网络在算法推理能力上有着不可估量的潜力，甚至有望成为下个AI拐点。...上周的ICLR 2020大会中，来自Deepmind的研究人员Petar Veličković主要介绍了用于算法推理的图表示学习最新研究。 ?...图a中PNA模型始终优于最新模型，图b显示PNA的在所有任务表现的更好 Petar表示「我们认为，我们的发现构成了建立GNN具有表现力模型层次结构的一步，从这个意义上讲，PNA模型似乎优于GNN层设计中的现有技术...「算法推理是图形表示学习一个令人兴奋的新领域。」
【新智元导读】用于训练深度神经网络的反向传播（BP）算法，在生物学上不具有合理性。...反向传播（BP）算法被认为是用于训练深度神经网络的“事实上”（de-facto）的方法。它使用前馈权重的转置，以精确的方式将输出层的误差反向传播到隐藏层。...具体来说，研究者提出了两种具有可训练前馈和反馈权重的双向学习算法。前馈权重用于将 activation 从输入中继到目标输出。反馈权重则将误差信号从输出层传递到隐藏层。...论文导读 反向传播（BP）算法是反向模式自动分化和最速下降法的结合，它被认为是用于训练深度神经网络（DNN）的方法。它以精确的方式将误差从输出层逐层反向传播到输入层。...生物学上合理的认知计算模型 用梯度下降算法训练的经典认知计算模型需要将基于准确的前馈神经元突触权重的误差信号反向传播，这在生物学的神经系统中被认为是不可能的。
今天小编给大家带来了一篇极全的2021最新图学习算法综述。该综述不仅囊括了目前热门的基于深度学习的图学习方法，还全面介绍了其它三个大类：基于图信号处理的方法、基于矩阵分解的方法、基于随机游走的方法。...在这份综述中，作者全面介绍了图学习的最新进展，聚焦于现有的四类图学习方法，包括图信号处理、矩阵分解、随机游走和深度学习，分别回顾了这些类别下的主要模型和算法。...3）分布式算法 在大的社交网络中，往往有数百万个顶点和边[19]。集中式算法无法处理这种情况，因为这些算法的计算复杂度会随着顶点数量的增长而显著增加。...设计处理大网络的分布式算法是一个尚未解决的关键问题[20]。分布式算法的一个主要好处是，这些算法可以同时在多个CPU或 GPU 上执行，运行时间可以大大减少。...最新研究讨论了GCN的使用，GCN与RNN或CNN的结合，以及图结构的递归[130], [131], [159]。
但是这是一个离散最优化问题，可能需要穷举，这是一个NP难的问题。所以我们实际上是用L1正则来取代这种方法。 最后还有弹性网络(Elastic Net)，其实就是将L1与L2正则项结合起来。 ?
本文为 CNN 可视化理解的最新综述，AI科技大本营将重点内容摘选如下。 目前，学术界已经提出了很多和 CNN 可视化相关的工作，在早期的研究阶段，可视化主要集中在低层特征。...AM 背后的想法很直观，其基本的算法也早在 2009 年就已经被 Erhan 等人提了出来。...在这种情况下，算法会调整待重构图像 x0 的每个像素以最小化 x0 的目标特征图 A（x0）和原始输入图像x的特征图 A（x）之间的目标损失函数误差。...Network Dissection 的基本算法说明了一个语义概念和一个单独神经元之间的相关性。这种相关性是基于每个语义概念都可以分配给单个神经元的假设。...▌总结 在本文中，我们回顾了 CNN 可视化方法的最新发展。并从结构，算法，操作和实验方面多个角度呈现了四种具有代表性的可视化方法，以涵盖 CNN 可解释性研究的最新成果。
作者：董钰舜 单位：弗吉尼亚大学 图数据挖掘算法已经在很多领域得到应用，但大多数图数据挖掘算法都没有考虑到算法的公平性。...因此，如何使当前的图数据挖掘算法产生尽可能公平的预测以辅助人们决策成为了一个关键的问题。 在不同的工作中，算法公平性的定义可能是不同的。同时，提升算法公平性的方法也与公平性的定义相互耦合。...此外，还有一些集体公平性的定义是与具体的图数据挖掘算法耦合的。比如，在节点表示学习，图聚类和影响力最大化算法中，图数据挖掘算法的集体公平性都有不同的定义。更多内容见综述原文。...对于这类算法，针对优化设计特殊的约束条件以实现算法公平性也是一个常用的方法。...再平衡方法的基本框架 再平衡也是一种图数据挖掘中实现算法公平性的常用方法。一般情况下，再平衡可以通过人为修正一些算法过程中存在的概率分布来实现更为公平的算法结果。
选自arXiv 作者：Aravind Srinivas等 机器之心编译 参与：Racoon、Jamin pixel-based RL 算法逆袭，BAIR 提出将对比学习与 RL 相结合的算法，其 sample-efficiency...., 2017）提出了一种通过 C51 算法预测可能值函数 bin 上的分布技术。...Rainbow DQN 将上述所有技术组合在单一的异策略算法中，用以实现 Atari 基准的最新 sample efficiency。...研究团队发现这种相似性度量的性能优于最近在计算机视觉（如 MoCo 和 SimCLR）中最新的对比学习方法中使用的标准化点积。...同时作为参考，最新的端到端方法 D4PG 需要 50M 的 timesteps 来解决相同的问题。
作者: 沈碧寒 今天介绍中国科学院上海营养与健康所李虹团队在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇论文，该文对深度学习药敏预测算法进行了综合评测。...文章首先将几种代表性的药敏预测深度学习算法用于癌症细胞系数据构建模型，然后系统地比较了这些算法在总体和单药水平的性能排序结果，最后评估其预测癌症患者用药效果时的迁移性能。...基于细胞系数据评估各种算法对每个药物的预测能力 药物的可预测性 不同药物的可预测性存在差异，于是作者根据单个药物水平的预测值和真实IC50的秩相关系数（SCC）对药物进行聚类，得到一组各种算法都能预测正确的药物...（P）和各种算法预测准确率都低的一组药物（U）。...患者数据评价结果 总结与展望 综合以上评测结果，各种癌症药敏预测算法在计算效率、准确性和迁移能力方面的表现如表2所示，用户可根据自身需求和数据特点选择恰当的预测算法。 表2.
以下文章来源于图与推荐 ，作者图子 今天小编给大家带来了一篇极全的2021最新图学习算法综述。...在这份综述中，作者全面介绍了图学习的最新进展，聚焦于现有的四类图学习方法，包括图信号处理、矩阵分解、随机游走和深度学习，分别回顾了这些类别下的主要模型和算法。...3）分布式算法 在大的社交网络中，往往有数百万个顶点和边[19]。集中式算法无法处理这种情况，因为这些算法的计算复杂度会随着顶点数量的增长而显著增加。...设计处理大网络的分布式算法是一个尚未解决的关键问题[20]。分布式算法的一个主要好处是，这些算法可以同时在多个CPU或 GPU 上执行，运行时间可以大大减少。...最新研究讨论了GCN的使用，GCN与RNN或CNN的结合，以及图结构的递归[130], [131], [159]。
机器之心专栏 作者：阿里巴巴资深算法专家任海兵 在此文章中，阿里巴巴资深算法专家为我们介绍了视频物体分割的三个研究方向，然后结合阿里文娱摩酷实验室的探索，分享了他们在视频领域的最新应用。...接下来，我首选介绍视频物体分割的三个研究方向，然后结合阿里文娱摩酷实验室的探索，分享在视频领域的最新应用。...交互式视频物体分割不是一个单一算法，而且多种算法有机融合的解决方案，包括交互式图像物体分割、半监督视频物体分割、交互式视频物体区域传递算法等。...在上述三个方向中，无监督视频物体分割是最新的研究方向。 Davis 和 Youtube VOS 竞赛今年第一次出现无监督赛道。...另外，图像物体分割算法、多目标物体跟踪算法也是视频物体分割算法的重要基础，我们也将在这些方面持续提升精度。
离散最优化（Discrete Optimization） 地址：https://www.coursera.org/learn/discrete-optimization 课程周期：8 周 授课：墨尔本大学...这个课程给你提供一个全方位理解离散最优化的机会，并且离散最优化已用于我们日常生活。这个课程首先会带你学习离散最优化的基础知识及其不同技巧。...学习这门课程的先决条件是你需要具备很好的编程能力，对基础算法的了解以及线性代数知识。这门课将在 2017 年 1 月 16 日开始，由墨尔本大学的教授讲授。 预备知识：编程、算法和线性代数 2....预备知识：高阶统计和算法 3.
Morgan最新发布了一份关于算法交易“应用数据驱动学习”问题的报告。也许对你有帮助。...3、由人编写的交易算法往往变得庞大而笨拙 当人们编写电子交易算法时，事情很快变得复杂起来。...5、在编写交易算法时，三种常用数据方法 JPM表示，在编写交易算法时，有三种常用数据方法：数据建模、机器学习、还有算法决策。...8、JP摩根一直在使用强化学习算法进行交易，尽管这可能会带来问题 JP摩根完全支持“强化学习”（RL）算法，这种算法使用动态规划，对做出错误决策的算法进行惩罚，对做出正确决策的算法进行奖励。...然而，训练你的算法可能是复杂的。如果你试图通过在多个处理设备上同时执行算法来“parallize”算法的训练，你会得到错误的结果，因为算法和环境之间的反馈循环。
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