在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似.
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 神经网络模型求解思路总结
神经网络模型求解思路总结：通过反向传播算法（BP算法）求解神经网络模型的损失误差，并进一步求解各个节点的权重参数和偏置参数。通过批梯度下降（SGD）算法进行参数更新。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 神经网络模型求解思路总结 神经网络模型，mini_batch批梯度下降（SGD）求解权重参数的原理见：深度学习神经网络模型简介和梯度下降求解，这篇文章中用一个小球下坡，解释了各个节点的权重参数和偏置量的迭代公式： 📷 在以上迭代公式中，需要求解两个导数：一是成本函数对权重的偏导，二是成本函数对偏置量的偏导，这是利用神经网络模型分类求解的
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 上一篇总结了常用的机器学习算法，论述了为什么需要深度学习，以及一种系统地展开deep learning的学习清单，具体请参考： 为什么要有深度学习？系统学习清单 都知道深度学习地实施一般都借助神经网络模型，因此，接下来，先看一看，神经网络模型是怎么一回事。 02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 上一篇总结了常用的机器学习算法，论述了为什么需要深度学习，以及一种系统地展开deep learning的学习清单，具体请参考： 都知道深度学习地实施一般都借助神经网络模型，因此，接下来，先看一看，神经网络模型是怎么一回事。 02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括输入层（input layer），
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
深度学习范式主要是通过发现经验数据中，错综复杂的结构进行学习。通过构建包含多个处理层的计算模型（网络模型），深度学习可以创建多个级别的抽象层来表示数据。例如，卷积神经网络CNN可以使用大量图像进行训练，例如对猫狗分类去学习猫和狗图片的特征。这种类型的神经网络通常从所采集图像中，包含的像素进行学习。
早在牛顿的时代，三体问题就已经被提出，即三个可视为质点的天体在相互之间万有引力作用下的运动规律问题，至今无法被精确求解。与之相对的，描述两个天体相互运动的二体问题可以通过牛顿力学完美解决。三体问题在国内的知名度部分来自于科幻小说家刘慈欣的小说《三体》，其中就描述了一个生活在三体星系的地外文明，忍受着三颗恒星复杂多变的运行轨迹带来的变化多端的天气，由此产生了星际移民并试图占领地球的故事。
机器之心专栏 阿里菜鸟物流人工智能部 据机器之心了解，阿里巴巴有 11 篇论文入选如今正在墨尔本进行的 IJCAI 2017 大会，其中 6 篇来自阿里巴巴-浙大前沿技术联合研究中心，3 篇来自蚂蚁金
本文介绍了如何使用反向传播算法来训练神经网络，并使用MNIST数据集进行手写数字分类。首先介绍了反向传播算法的基本原理，然后通过一个具体的例子展示了如何使用该算法来训练神经网络，最后给出了一个完整的代码实现。
请点击上面公众号，免费订阅。 《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天介绍了神经网络的基本模型结构，可分类为前向传播神经网络，循环神经网络（RNN）；介绍了神经网络中，梯度下降的原理推导，以小球下坡作为实例阐述梯度下降；分析了神经网络模型解决机器学习问题，与传统的机器学习算法的异同；并初步介绍了手写字分类的背景知识，欢迎参考： 深度学习|神经网络模型简介和梯度下降
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天介绍了神经网络的基本模型结构，可分类为前向传播神经网络，循环神经网络（RNN）；介绍了神经网络中，梯度下降的原理推导，以小球下坡作为实例阐述梯度下降；分析了神经网络模型解决机器学习问题，与传统的机器学习算法的异同；并初步介绍了手写字分类的背景知识，欢迎参考： 下面，通过经典的手写字数据集来进一步认识神经网络模型解决分类问题的思
Caffe遵循了神经网络的一个假设：所有的计算都是以layer形式表示的，layer的作用就是根据输入数据，输出一些计算以后的结果。以卷积为例，就是输入一幅图像，然后与这一层的参数（filter）进行卷积运算，然后输出卷积的结果。每一个layer需要进行两种运算：1.forward，从输入计算输出；2.backward根据上面的梯度（gradient）来计算相对于输入的梯度。在每个layer都实现了这两个函数以后，我们可以将很多层连接成一个网络，这个网络做的事情就是输入我们的数据（图像或者语音或者whatever），然后来计算我们需要的输出（比如说识别的label）。在训练时，我们可以根据已有的label来计算loss和gradient，然后用gradient来update网络的参数。这个就是Caffe的一个基本流程！
【导读】Hinton创建的向量学院的研究者提出了一类新的神经网络模型，神经常微分方程（Neural ODE），将神经网络与常微分方程结合在一起，用ODE来做预测。不是逐层更新隐藏层，而是用神经网络来指定它们的衍生深度，用ODE求解器自适应地计算输出。
都2023年，才来回答这个问题，自然毫无悬念地选择PyTorch，TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生，有点惋惜，现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。
1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括： 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习：不得不知的概念（1）2 机器学习：不得不知的概念（2）3 机器学习：不得不知的概念（3）4 回归分析简介5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析9
一、神经网络 1、神经元概述 神经网络是由一个个的被称为“神经元”的基本单元构成，单个神经元的结构如下图所示： Sigmoid函数的区间为[0,1]，而tanh函数的区间为[−1,1]。 若是使
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
今天我们给大家介绍一个传染病模拟的模型包EpiModel。此包提供了三种疾病传播模型：确定性，划分模型（DCMs）、随机个体接触模型（ICMs）和随机网络模型。首先我们看下包的安装：
虽然一个TFRecord文件中可以存储多个训练样例，但是当训练数据量较大时，可将数据分成多个TFRecord文件来提高处理效率。tensorflow提供了tf.train.match_filenames_once函数来获取符合一个正则表达式的所有文件，得到的文件列表可以通过tf.train.string_input_producer函数进行有效的管理。
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。
01 — 回顾 以上推送了神经网络相关的介绍性内容和相关的基础理论，包括： 神经网络的基本结构：输入层，隐含层，输出层； 批随机梯度下降算法（mini-batch SGD）； 前向传播，激活函数； 反向传播求参数的偏导，四个公式； 手写字数据集的mini-batch SGD 源码实现（借助BP算法求参数偏导）； 对隐藏层的感性认识，神经网络的隐含层是如何从具体到抽象层层构建的。 以上阐述了深度神经网络（DNN）的基本理论，关于这些介绍请参考以下推送： 为什么要有深度学习？系统学习清单 深度学习|神经网络模型
只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容：
生活中经常看到各种各样奇妙现象，给人呈现出美感，在欣赏美景的同时偶尔会想它们中蕴含的基本原理，比如说：树木为什么会分叉（跟分形是否能联系起来）、石头扔进池塘为何会是环形波纹等等，从通俗的角度来说，树木向上生长可以理解为改变自身的形状，使得接收到的太阳能最多，一石激起千层浪体现为石头与池塘中水相互碰撞后，如何改变水的分布（能量分布），使得石头和水组合成系统后能量趋于最小的过程（最小势能原理），冥冥之中，一直相信树木和池塘中的水都是处于最优状态（均衡），有没有统一的一种方法去研究这些问题。
来源商业新知网，原文标题：NeurIPS18最佳论文NeuralODE，现在有了TensorFlow实现 | 附56页讲解PPT
Artificial Neural Network, 缩写ANN, 简称为神经网络，在机器学习，尤其是深度学习领域广泛应用。
梯度下降法就是沿梯度下降的方向求解函数（误差）极小值。delta法则是使用梯度下降法来找到最佳权向量。拿数字识别这个案例为例，训练模型的过程通常是这样的。输入为1万张图片，也就是1万个样本，我们定义为D，是训练样例集合，输出为相对应的1万个数字。这就是1万个目标输出(Target），每一个目标输出我们定义为：td ，是训练样例d的目标输出。我们的模型训练的目的是想找出，此人工神经网络模型的参数，比如权向量w等。要注意，目标输出td是已知的（非变量，比如5这张图，目标输出就是5这个数字），样本也是已知的。参数
在大数据年代，各种机器学习算法的应用也日渐广泛。虽然在实际生产中只要调用各种成熟的算法库即可解决机器学习问题，但我们也需要对这些算法有概念上的了解。小编在这里就逐渐为大家带来各种经典算法的快速入门，希望大家有所收获。 悠久历史 神经网络是一个非常古老的传说。 自从40年代初心理学家 W.W.Mcculloch 和梳理逻辑家 W.Pitts 提出 M-P 模型以来，大家对其研究可谓是一波三折，跌宕起伏。神经网络不断地从「看好」到「被打击，到「被冷落」，再到「被看好」中循环。 以下列举了一些主要的神经网络发展的
现在，终于有人为这个领域制作了一个名叫PDEBench的完整基准，论文登上了NeurIPS 2022。
背景 前段时间，用过一些模型如vgg,lexnet，用于做监督学习训练，顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理，对于它的反向传播算法记忆比较深刻， 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP网络的整体简述 BP神经网络，全程为前馈神经网络，它被用到监督学习中的主体思想是（我们假定我们这里各个层Layer次间采用的是全链接）： 通过各个Layer层的激励和权值以及偏置的处理向前传递，最终得到一个预期的值，然后通过标签值和预期的值得到一个残差值，残差值的大小反映了预期值和残差值的偏离程度，
调整训练数据或是问题的抽象定义方法可能会带来巨大的效果改善。甚至是最显著的改善。 下面是概览：
在大数据时代下,深度学习理论和技术取得的突破性进展,为人工智能提供了数据和算法层面的强有力 支撑,同时促进了深度学习的规模化和产业化发展.然而,尽管深度学习模型在现实应用中有着出色的表现,但 其本身仍然面临着诸多的安全威胁.为了构建安全可靠的深度学习系统,消除深度学习模型在实际部署应用中的潜在安全风险,深度学习模型鲁棒性分析问题吸引了学术界和工业界的广泛关注,一大批学者分别从精确和近似的角度对深度学习模型鲁棒性（Robustness，亦称稳健性、可靠性）问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的模型鲁棒性量化分析方法。
原文： How To Improve Deep Learning Performance 作者： Jason Brownlee 翻译： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@csdn.net或微信号289416419 克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何提高模型的准确率呢？ ……或者反过来问： 如果我的网络模型效果不好，我该怎么办？ 通常我的回答是“具体原因我不清
还记得NeurIPS 18的最佳论文Neural Ordinary Differential Equations（后简称NeuralODE）吗，最近，有一个小哥用TensorFlow实现了它。
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。 问题的抽象 人们把神经网络的学习
论文名称：Why Gradient Clipping Accelerates Training: A Theoretical Justification for Adaptivity
作者：作者：@留德华叫兽 美国克莱姆森大学数学硕士（运筹学方向）、Ph.D. Candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士（离散优化、图像处理方向），期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国某汽车集团无人驾驶部门计算机视觉研发工程师。
众所周知，Tensorflow、Pytorch 这样的深度学习框架能够火起来，与其包含自动微分机制有着密不可分的联系，毕竟早期 Pytorch≈Numpy+AutoGrad，而 AutoGrad 的基础就是自动微分机制。
机器之心编辑部 本文介绍了 CVPR 2018 的一篇 Poster 论文《Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for
整理了斯坦福大学的cs224n，自然语言处理与深度学习课程的所有18个PPT完整版，提供下载，供大家学习参考。
基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题，深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问题紧密相关的是行人的多目标跟踪问题。
这个微分方程可以用来模拟神经元间通过突触的相互作用方式，换言之就是大脑传递信息的过程。现实生活中有诸多应用场景，比如自动驾驶、大脑和心脏的监测等。
最近公司项目中涉及到给每个用户推荐app，而在app数据相关处理的过程中，将app变为了一个向量，最后再转变到一个用户用一个向量来表示，而这其中用到的关键技术就是Word2Vec！之前只是大概听过，现在系统性的总结一波~
神经网络的压缩和加速现在已经成为一个热门课题，这个领域有多种研究方法，网络量化就是其中之一。网络量化分为输入量化和权值量化两种。而同时将输入和权值量化会造成网络精度的大幅下降。在 Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization (性能保障的高阶残差量化网络加速方法)一文中，作者针对这个问题，提出了高阶残差量化（HORQ）的方法，既能够利用网络量化带来的大幅计算加速，又能够保证网络的精度不会大幅
克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何提高模型的准确率呢？ ……或者反过来问： 如果我
4月23日，万维网顶会WWW-2021 ( The Web Conference 2021: International World Wide Web Conference ) 公布了本届会议的最佳论文奖冠亚军（Winner和Runner-Up），来自天津大学金弟副教授团队的论文《Heterogeneous Graph Neural Network via Attribute Completion》斩获最佳论文奖（Runner-Up）。
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
