我们可以简单的将深度神经网络的模块，分成以下的三个部分，即深度神经网络上游的基于生成器的 输入模块，深度神经网络本身，以及深度神经网络下游基于批量梯度下降算法的 凸优化模块：
机器之心整理 作者：Wan Zhen 参与：机器之心编辑部 吴恩达的 DeepLearning.ai 已经于 1 月 31 日发布了最后一门课程。近日，来自重庆大学的 Wan Zhen 制作了一份深度学习专项课程笔记，该笔记从神经网络与深度学习基础、提升深度神经网络性能和卷积神经网络三门课程出发详细解释了关键概念与作业代码。本文概括性地介绍了这三课的主要内容，并选择每个课程主题比较有意思的知识点进行介绍。 资源链接：https://pan.baidu.com/s/1oAqpmUe 提取密码（已失效） 在这份
2006年，Hinton 发表了一篇论文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》，提出了降维和逐层预训练方法，该方法可成功运用于训练多层神经网络，使深度网络的实用化成为可能。该论文也被视作深度学习领域的经典之作。
在很多机器学习的实验室中，机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中，研究者们往往会走很多弯路，也会修复很多bug，但可以肯定的是，在机器学习的研究过程中，学到经验和知识的并不仅仅是机器，我们人类也积累的丰富的经验，本文就将给你几条最实用的研究建议。
今年 7 月，「深度学习教父」Geoffrey Hinton 和他的团队发表了一篇关于深度神经网络优化器的论文，介绍了一种新的优化器「LookAhead」 （《LookAhead optimizer: k steps forward, 1 step back》，https://arxiv.org/abs/1907.08610）。LookAhead 的设计得益于对神经网络损失空间理解的最新进展，提供了一种全新的稳定深度神经网络训练、稳定收敛速度的方法。
本文介绍了如何在深度学习项目中使用 TensorFlow.js，通过实例演示了如何使用 TensorFlow.js 在浏览器中运行深度学习模型，并介绍了在服务器端使用 TensorFlow.js 部署模型的方法。
作为一名科研人员，也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图，作为一名AI从业者，你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图，作为新手的我也经常遇到这个问题，但是一直并没有找到一个好的工具，很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功，我的想法是这样的，尽管很多工具都能完成同样的一项工作，但是它们的效果和效率肯定是不一样的，你用Visio需要2个小时的一张图或者利用另外的一个工具仅仅需要花费20分钟，这可能就是所谓的区别，如果你感觉你的时间很多，浪费一点无所谓，请高手们绕过这篇博文。我花费了一点时间在网上找了很多有用的工具，在这里总结汇总一下，朋友们各取所好！
本文旨在解释深度学习的一些常用术语，尤其是吴恩达在deeplearning.ai的Coursera课程中会频繁提到的重要词汇。每个词条包含意义阐释、图片和相关链接（公众号读者请点击原文查看），希望能对深度学习初学者和从业者有所帮助。
深度学习是机器学习领域中备受关注的分支，其核心在于神经网络。本文将更深入地探讨神经网络结构、优化算法以及损失函数，为读者提供对深度学习基础概念的深入理解。
arXiv.org 很多人都知道，是一个专门收集物理学、数学、计算机科学与生物学论文预印本的网站。数据显示，截至 2014 年底的时候，arXiv 已经达到了一百万篇以上的论文藏量，并且还在以每月 8000 篇的速率增长。算是目前全球最具规模的论文数据库之一。 近日，李飞飞高徒、斯坦福大学博士生、OpenAI 的高级科学家 Andrej Karpathy 基于一份 arXiv 机器学习论文大数据，从论文数量、开源框架、数学模型和优化算法等多个方面对过去五年中的机器学习变化趋势进行了详细分析，并将分析结果发布
在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会被激活（兴奋），向其他神经元发送化学物质。
神经系统是一个极为复杂的结构。你整个身体中的神经总长度超过十万公里，它们的每一部分都与你的脊髓和大脑相连。这个“网络”传输着每一个控制人体运动的电脉冲信号。每一个指令都从你的大脑发出，大脑是一个由神经元构成更加神奇的的结构，神经元间通过电激活信号进行通信。理解和解释脑电模式是神经科学家和神经生物学家的最大任务之一，但它也是一个非常具有挑战性的任务。
Adam 优化器是深度学习中最流行的优化器之一。它适用于很多种问题，包括带稀疏或带噪声梯度的模型。其易于精调的特性使得它能够快速获得很好的结果，实际上，默认的参数配置通常就能实现很好的效果。Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。Adam 对每个参数使用相同的学习率，并随着学习的进行而独立地适应。此外，Adam 是基于动量的算法，利用了梯度的历史信息。基于这些特征，在选择优化算法时，Adam 往往是「当仁不让」。
【导读】近日，Vadim Smolyakov发表了一篇博客，针对当前神经网络的优化算法进行了总结，并利用简单的CNN网络在NMIST数据集上进行实验，探讨不同的优化方法的效果好坏。其中考虑了四种神经网络训练的优化方法：SGD，Nesterov Momentum，RMSProp和Adam，并用TensorFlow进行训练。作者最终得出结果：使用Nesterov Momentum和Adam的SGD产生的结果更好。如果您对神经网络的优化算法还不是很了解，那么相信这篇文章将会给您很好的启发！专知内容组编辑整理。 N
在本文中，我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理，以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始，逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法，以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。
在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数（或损失函数）来约束我们的训练过程，训练不是无目的的训练，而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题：寻找神经网络上一组参
AI 科技评论按：谷歌大脑近期放出了一篇论文「Neural Optimizer Search with Reinforcement Learning」（强化学习的神经网络优化器搜索），用强化学习的方法
因为现实并没有我们想象的美好，激励函数是为了解决我们日常生活中不能用线性概括的问题而提出，如二分类问题。假设女生越漂亮，喜欢的男生人数越多，这是一个线性方程（Linear）问题，但假设场景发生在校园里，校园里男生人数有限，这就变成了一个非线性问题，并且女生不可能是无线漂亮的。
作者 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） ICLR 2018 将于 4 月 30 日在温哥华举行，此届 ICLR 共收到 935 篇论文投稿，337 篇被接收，接收率为 36%。 大会开幕在即，主办方于近日公布了三篇最佳论文，这三篇论文关注的分别是 Adam 的收敛性、球面 CNN、以及元学习方法。它们在 OpenReview 上的评分都比较高，均排在前十五名。 上一届 ICLR 大会，MIT 博士张驰原的成果“Understanding Deep Learning
对于刚开始学习深度学习的新人来说，深度学习术语掌握起来会非常困难。这篇深度学习词汇表包含了一些深度学习的常用术语，以帮助读者深入了解特定主题。
继在《要做好深度学习任务，不妨先在损失函数上「做好文章」》一文中为大家深入浅出地介绍了损失函数的相关知识后，Deep Learning Demystified 编辑、数据科学家 Harsha Bommana 本次接着从优化的角度，结合数学方式和可视化图，带大家以「看得见」的方式来了解神经网络如何一步步找到最小化的损失值，并最终实现最优化。
CS231n 是斯坦福大学开设的计算机视觉与深度学习的入门课程，授课内容在国内外颇受好评。其配套的课后作业质量也颇高，因此雷锋网 AI 研习社在近期的线上公开课上请来了一位技术大牛为大家来讲解这门课的配套作业。 本文根据 AI 研习社公开课上的直播视频内容整理而成，主要介绍 CS231n 课后作业第二套 Assignment 2 的完成思路与重点部分代码实现。如果你还没开始听 CS231n，可直接点击课程链接观看回放视频。 王煦中，CS 硕士，主要研究方向为自然语言处理与深度学习。知乎专栏喵神大人的深度工
在这篇文章中，为了你的阅读乐趣，我列出了今年阅读人工智能论文的十条建议（以及其他一些进一步的阅读建议）。
用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。
AI科技评论按：arXiv.org 是一个专门收集物理学、数学、计算机科学与生物学论文预印本的网站。数据显示，截至 2014 年底的时候，arXiv 已经达到了一百万篇以上的论文藏量，并且还在以每月 8000 篇的速率增长。算是目前全球最具规模的论文数据库之一。 近日，来自斯坦福大学计算机学院的博士毕业生、OpenAI 的高级科学家 Andrej Karpathy 基于一份 arXiv 机器学习论文大数据，从论文数量、开源框架、数学模型和优化算法等多个方面对过去五年中的机器学习变化趋势进行了详细分析，并将分
该篇文档基于kaggle course，通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习，既然是入门，所以没有太多模型推导以及高级技巧相关，都是深度学习中最基础的内容，希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型，并通过dropout等手段优化模型结果；
我们知道，深度学习也是机器学习的一个范畴，所以它满足机器学习的基本思想：从数据中拟合出某种规律，只是它的模型结构与经典机器学习的模型不同，且具有特色：它的模型结构像人脑的神经元一样连接，所以我们也把这种结构叫做神经网络
近五年来，AI学术论文的投稿量和接收量都在不断攀升，包括NeurIPS、AAAI、ACL，ICML、EMNLP等国际顶会。根据权威数据统计，NeurIPS论文收录量在2019年呈指数级增长，领先AAAI近300篇；而AAAI 在2020年创下历史新高，达到了1692篇。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】博客在技术交流中占据着重要的角色，但因其内容的随意性，似乎让博客与顶会论文无缘。最近ICLR 2022的博客赛道出炉21篇接收文章，意在用非正式的语言讨论正经的科学问题。 把博客当成论文投，是种什么体验？ ICLR 2022在去年征稿时就加了这样一个实验性质的新玩法：博客投稿（blog post track），相比论文来说，博客的写作更加随意，但也更容易发现新问题、激发新的思考。 接收博文的内容主要是讨论以前在ICLR发表过的论文，为了保持客观中
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。本文将为你介绍神经网络算法的基本原理以及如何应用。
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
---- 新智元报道 作者：小潘 【新智元导读】今天，ICLR官网公布了ICLR 2018的最佳论文，一共三篇。这些论文在被ICLR接收之后持续得到讨论，包括提出新的Adam变体算法，处理球面图像的问题的球形CNN，learning to learn框架的持续性适应问题等。本文带来详细解读。 关于Adam算法收敛性及其改进方法的讨论 最近提出的一些随机优化方法已经成功地应用到了神经网络训练任务中，如RMSPROP、ADAM、ADADELTA、NADAM等。这些方法都是基于梯度更新的算法，在
新智元报道 作者：小潘 【新智元导读】今天，ICLR官网公布了ICLR 2018的最佳论文，一共三篇。这些论文在被ICLR接收之后持续得到讨论，包括提出新的Adam变体算法，处理球面图像的问题的球形CNN，learning to learn框架的持续性适应问题等。本文带来详细解读。 在新智元微信对话页面回复【ICLR最佳论文】，下载3篇ICLR 2018 best paper。 关于Adam算法收敛性及其改进方法的讨论 最近提出的一些随机优化方法已经成功地应用到了神经网络训练任务中，如RM
【新智元导读】VAE（变分自编码器） 和 ADAM 优化算法是深度学习使用率极高的方法。二者的发明者之一、OpenAI 的研究科学家 Durk Kingma 日前公布了自己的博士论文《变分推理和深度学习：一种新的综合方法》，新智元第一时间为您介绍。 论文下载：https://pan.baidu.com/s/1eSPDGv4 变分推理和深度学习：一种新的综合方法 近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）和
译者：cangyunye 作者: Adam Paszke 修订者: Adam Dziedzic 在这个教程里，我们要完成两个任务: 创建一个无参神经网络层。 这里需要调用numpy作为实现的一部分。 创建一个权重自主优化的伸进网络层。 这里需要调用Scipy作为实现的一部分。 import torch from torch.autograd import Function 无参数示例 这一层并没有特意做什么任何有用的事或者去进行数学上的修正。 它只是被恰当的命名为BadFFTFunctio
神经网络的训练过程实质是得到最优化目标函数的过程，常见的目标函数MSE Loss、Cross Entropy Loss、NLL Loss等，网络训练过程就是最小化Loss的过程。Loss可以理解为模型预测值与真实值之间的差距。一般这些Loss函数是凸函数，可以使用最优化的相关算法最小化Loss，具体包括随机梯度下降、共轭梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等。归功于神经网络的backward过程，使得梯度相关的搜索算法得以应用。下面简单介绍神经网络训练过程的几种优化方法。 一．基本算法 一阶优化算法 1.梯度下降 假
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到； 举例 m=
用于训练神经网络的最受欢迎的优化算法有哪些?如何比较它们?本文试图用一个卷积神经网络(CNN)来回答这些问题。 随机梯度下降(SGD) SGD通过选取大小(m)的子集或小批量数据，更新在梯度(g)的反
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪 本论文通过强化学习的方式采样不同的更新规则而得出更加优秀的优化方法，这些不同的优化规则通过采样的概率和其在子网络的性能而得出该规则的重要性。本文提出的这种优化
深层神经网络参数调优（四）——adam算法、α衰减与局部最优 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讲解另外一种思想的梯度下降——adam，并且在此之前介绍动量梯度下降和RMSprop算法作为前置内容。 另外，本文讲到学习速率衰减方式，以及局部最优和鞍点问题等。 二、动量梯度下降法 1、当前问题 mini-batch、随机梯度下降等，在优化每个w和b时，是会优化一个部分最优值，故容易出现抖动，导致优化速度慢。因此可以结合接下来的算法，来加快学习速度。 2、主要思想 将一
作者使用的是theano训练的，训练好的模型文件要使用theano作为Keras的后端才能调用，在配置文件~/.keras/keras.json中（没有可创建）确认/修改backend为theano（如果没有安装tensorflow[Keras的另一可选后端]好像就不用管了），配置文件样式下文中卷积神经网络小节的补充里有。
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。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章，希望对您有所帮助！
随着人工智能和大数据的发展，大量实验和数据处理等流程对算法的要求也随之变得越来越高，故综合以及灵活运用不同的算法以实现更高效的算法将会是一个很重要的突破点。
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