美赛马上来了，总结一下这些年参赛的算法(我打编程位)，数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ
数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ
“Implementation note:——Gradient checking”
在这个大数据时代，如何妥善获取和使用与真人相关的数据，渐渐成为迫切需要解决的问题。没有人希望自己生个病，上个网，买件衣服都会被人随意知晓，更别提手机里没有修过的自拍了。一种简单的隐私保护方法就是「匿名」：将收集到的数据中涉及个人信息的特征剔除。可惜这种方法并不可靠，曾有研究将 Netflix 匿名处理过的观影记录通过交叉对比 IMDb 数据库解匿成功，这直接导致了第二届 Netflix 数据分析大奖赛的取消。
简单来说， 这是一个Python 3库，里面有很多不需要进行梯度计算的算法。这些算法有：
本文和下文以 Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey 这篇论文为基础，逐步分析自动微分这个机器学习的基础利器。
本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。
几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题，如果目标函数可导，在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解，因此只能采用数值优化算法，如梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值，包括梯度与Hessian矩阵。因此需要解决如何求一个复杂函数的导数问题，本文讲述的自动微分技术是解决此问题的一种通用方法。关于梯度、Hessian矩阵、雅克比矩阵，以及梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，各种反向传播算法的详细讲述可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著一书，或者SIGAI之前的公众号文章。对于这些内容，我们有非常清晰的讲述和推导。
对于样例xi，如果给一组参数W，得到的预测结果与实际标记Yi一致，则损失L趋低。我们现在将介绍第三个，也是最后一个关键部件：最优化。优化是寻找最小化损失函数的参数W集合的过程。
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
在过去十年中，人们对机器学习的兴趣激增。几乎每天，我们都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论。在所有关于机器学习的讨论中，许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈。从根本上讲，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，并在某种类型的模型中表示这些信息。我们使用这个模型来推断还没有建模的其他数据。
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 10.1 代价函数 为神经网络拟合参数的算法
选自OpenAI 作者：Andrej Karpathy等 机器之心编译 参与：吴攀、李亚洲 让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域，OpenAI 前几天发表了一篇相关研究的论文《用作强化学习的可扩展替代的进化策略（Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning）》，机器之心当时也对那篇论文和另一篇来自谷歌的相关论文进行了介绍，参阅《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究：如何使用达尔文进
h(z)代表着一个边界，将值分为>0和<0 由于sigmoid函数的特性，程序最终会优化到z取值远离零点
大数据文摘作品 编译：小鱼、肖依月、高宁、Aileen 在过去十年里，大众对机器学习的兴趣与日俱增。几乎每天都可以在计算机科学程序、行业会议和华尔街日报上看到机器学习的身影。在所有关于机器学习的讨论中，很多都将“机器学习的作用”和“人类希望机器学习能够做什么”这两个观念混为一谈。从根本上说，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，并用某种模型进行表示，然后对于一些我们尚未建模的数据，使用模型来进行推断。 神经网络是机器学习模型的一种，而且已经存在了至少50年了。神经网络的基本单元是节点，源于哺乳动物大脑中的
作者 Kenneth O. Stanley & Jeff Clune 夏乙 编译自 Uber Engineering Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习领域，目前训练有很多层
选自Uber 作者：Kenneth O. Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在深度学习领域，对于具有上百万个连接的多层深度神经网络（DNN），现在往往通过随机梯
在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不太容易收敛。
夏乙 问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谁能想到，NIPS这种顶会都能风波乍起。 Ali Rahimi（阿里·拉希米），因为2007年发表的一篇论文，获得今年的“Test o
像追美剧一样追课程！ 大数据文摘已获斯坦福大学深度学习课程CS224d翻译授权， 重磅启动“斯坦福深度学习课程CS224d”的翻译工程， 所有译文将会免费发布，计划每周发布1篇。 期待你的加入，加入要求见文末 报名请点击文末“阅读原文”。 【社区开发者招募】 大数据文摘成立于2013年7月，从成立至今，坚持分享优质文章从未间断。已成为最有影响力的大数据自媒体。但，仅仅文章的分享还不够，我们愿意与您共同搭建数据分析人员的社区，希望您有如下技能： 社区规划（CTO角色） 社区开发 社区运营 有干货愿意分享的讲师
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 “DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model Training”，本文被 ICLR 2024 接收，代码已开源。
毫无疑问，神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注专知公众号，获取强化学习pdf资料，详情
时间序列预测是机器学习的一个重要领域。说它重要是因为有很多预测问题都涉及时间成分。然而，虽然时间成分补充了额外的信息，但与其他预测任务相比，时间序列问题更难以处理。
深度强化学习模型的训练通常需要很高的计算成本，因此对深度强化学习模型进行稀疏化处理具有加快训练速度和拓展模型部署的巨大潜力。然而现有的生成小型模型的方法主要基于知识蒸馏，即通过迭代训练稠密网络，训练过程仍需要大量的计算资源。另外，由于强化学习自举训练的复杂性，训练过程中全程进行稀疏训练在深度强化学习领域尚未得到充分的研究。
在经典数值分析的影响下，我们提出了一个连续的机器学习形式，将其作为变分法和微分积分方程中的一个问题。我们证明了传统的机器学习模型和算法，如随机特征模型、两层神经网络模型和残差神经网络模型，都可以表示成（以比例形式）对应连续形式的离散化的特例。我们还提供了从这种连续形式自然产生的新模型，例如基于流的随机特征模型，以及新算法，例如平滑粒子方法和谱方法。我们讨论了如何在这个框架下研究泛化误差和隐式正则化问题。
机器之心报道 编辑：Liyuan、蛋酱 神经网络的 debug 过程着实不容易，这里是一些有所帮助的 tips。 基于神经网络的项目瓶颈通常并非对网络的实现。有时候，在编写了所有代码并尝试了一大堆超参数配置之后，网络就是无法正常工作。尤其是面对着数百万的参数, 任何一个小变动都有可能前功尽弃。 在面对各种各样的问题后，有人总结了一些帮助调试神经网络的实用 tips，希望能够减少大家调试神经网络的成本。 检查梯度问题 有时梯度是引发问题的原因。下面是几种与梯度相关的调试方法： 数值计算每个权重的梯度。这通常
夏乙 栗子 编译自 Khanna.cc 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 想要训练个深度神经网络，也准备好了可以直接用的数据，要从哪里开始上手？ 来自美国的Harry Khanna，精心编织了
其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。Sobel算子包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这是什么？ 熟悉枪械的盆友可能一眼就认出这是步枪，即使对枪种类不熟悉的同学也能认出这最可能是枪。 但……这道题对谷歌Cloud Vision A
大家好！在这篇文章里我将为大家简要介绍我们在ICRA2021上发表的论文"CodeVIO: Visual-Inertial Odometry with Learned Optimizable Dense Depth" ，很荣幸这个工作获得了同行评审专家的认可，获得了机器视觉最佳论文提名。
第二种方法，是Becker和Hinton在1992年提出的，通过训练一个深层神经网络的两个副本，以相同图像的两种不同剪裁作为输入，产生具有高度互信息的输出向量。设计此方法的目的是使表示形式免受无关细节的束缚。
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
作者：王抒伟 编辑：王抒伟 首先，让我们来看看主要有啥 1 1.机器学习 过去的十年里已经爆炸了。 大伙几乎每天都会在计算机科学计划，行业会议和各大公众号看到机器学习。 对于所有关于机器学习，许多人会把它能做什么和他们希望做什么混为一谈。 从根本上说，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，并以某种类型的模型表示，我们使用这个模型来推断我们尚未建模的其他数据。 2.神经网络 是机器学习的一种模型 他们已经存在了至少50年。 神经网络的基本单元是松散地基于哺乳动物大脑中的生物神经元的节点。 神经元之间的联系
机器之心整理 参与：黄小天、蒋思源 2016 年，Aaron Courville 和 Yoshua Bengio 组织的 MILA 深度学习夏季课程获得了极大的关注。今年，新一届的 MILA 深度学习与强化学习夏季课程开放了 PPT 和教学视频。机器之心摘选了 Bengio、Goodfellow 和 Sutton 的部分亮点并简要介绍了该课程。 课程首页：https://mila.umontreal.ca/en/cours/deep-learning-summer-school-2017/ 课程视频地址
http://blog.csdn.net/aws3217150/article/details/70214422 现代深度学习系统中（比如MXNet， TensorFlow等）都用到了一种技术——自动微分。在此之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation进行梯度求解，然后进行SGD等进行优化更新。手动实现过backprop算法的同学应该可以体会到其中的复杂性和易错性，一个好的框架应该可以很好地将这部分难点隐藏于用户视角，而自动微分技术恰好可以优雅解决这个问题。接下来我们将一
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是
为了解决现有隐私保护计算技术不适用于深度神经网络在线学习任务以及部分隐私保护计算工具的性能问题，香港科大智能网络与系统实验室iSING Lab和国内隐私计算算力提供商星云 Clustar 合作,提出了一种隐私保护在线机器学习场景下的新框架——Sphinx。 论文题目为《Sphinx: Enabling Privacy-Preserving Online Learning over the Cloud》, 作者为 Han Tian, Chaoliang Zeng, Zhenghang Ren, Di Chai
来源：towardsdatascience.com 编译：马文 文强 【新智元导读】本文总结了10个强大的深度学习方法，包括反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、Dropout、最大池化、批量归一化、长短时记忆、Skip-gram、连续词袋、迁移学习等，这是AI工程师可以应用于他们的机器学习问题的。 过去10年，人们对机器学习的兴趣激增。几乎每天，你都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论。在所有关于机器学习的讨论中，许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用。
导读：近日，软件工程师 James Le 在 Medium 上发表了一篇题为《The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply》的文章，从反向传播到最大池化最后到迁移学习，他在文中分享了主要适用于卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络的10大深度学习方法。 过去十年来，人们对机器学习兴趣不减。你几乎每天都会在计算机科学程序、行业会议和华尔街日报上看到机器学习。对于所有关于机器学习的讨论，很多人把机器学习能做什么与希望其做什么混为一谈。从
选自Medium 作者：James Le 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天、蒋思源 近日，软件工程师 James Le 在 Medium 上发表了一篇题为《The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply》的文章，从反向传播到最大池化最后到迁移学习，他在文中分享了主要适用于卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络的10大深度学习方法。机器之心对本文进行了编译，原文链接请见文末。 过去十年来，人们对机器学习兴趣不减。你几乎每天都会在计算机
来源丨https://blog.csdn.net/sophia_11/article/details/103005821
在《深度学习中的参数梯度推导（一）上篇》中，我们总结了各常见（向量对矩阵，矩阵对向量）的导数定义。我们还学习了矩阵微分和矩阵导数的关系，以及一些常见的矩阵微分性质。在本篇（下篇）将介绍矩阵导数中的链式法则以及专门针对标量对矩阵/向量求导的核心方法-迹技巧。最后，我们简单演习一下如何用矩阵求导来得到神经网络中的参数的梯度。
深度前馈网络（deep feedforward network），也叫做前馈神经网络（feedforward neural network）或者多层感知机（multilayer perceptron，MLP），是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
不管是AI也好，其他学科也好，学习、研究的过程中不断反思学科的历史，总结学科的发展现状，找出重要的理念，总能让人能“吾道一以贯之”。软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法，非常具有启发性。 The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply 人们对机器学习的兴趣在过去十年经历了爆炸式的发展。计算机科学项目中、业界会议中、媒体报道中，你都能够看到机器学习的影子。但是似乎所有关于机器学
微分方程是数学中重要的一课。所谓微分方程，就是含有未知函数的导数。一般凡是表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间关系的方程，就叫做微分方程。
本文介绍了图像处理中的目标检测和前景背景分离，重点介绍了基于深度学习的方法。具体包括像素点操作、低秩矩阵应用和深度学习中的注意力模型等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
