大家好，我是花哥，前面的文章我们介绍了人工智能、机器学习、深度学习的区别与联系，指出了如今的人工智能技术基本上就是指机器学习。
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。
近年来，硬件的不断发展使数据并行计算成为现实，并为加速神经网络训练提供了解决方案。为了开发下一代加速器，最简单的方法是增加标准 minibatch 神经网络训练算法中的 batch size。在这篇论文中，我们的目标是通过实验表征增加 batch size 对训练时间的影响，其中衡量训练时间的是到达目标样本外错误时模型所需的训练步骤数。
这周会讲一些典型的cnn模型,通过学习这些,我们能够对于cnn加深自己的理解,并且在实际的应用中有可能应用到这些,或从中获取灵感
1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（Radical Basis Function,RBF）方法。1988年，Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络，属于前向神经网络类型，它能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络。输入层由信号源节点组成；第二层为隐含层，隐单元数视所描述问题的需要而定，隐单元的变换函数RBF是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数；第三层为输出层，它对输入模式的作用做出响应
在深度学习领域，往往需要处理复杂的任务场景，一般使用较深层数的模型进行网络设计，这就涉及到复杂困难的模型调参：学习率的设置，权重初始化的设置以及激活函数的设置等。
本篇是人工智能专辑文章的第二篇，为大家归类总结人工智能的三类工作方式、九大算法及五大应用系统。
因为通用计算芯片不能满足神经网络运算需求，越来越多的人转而使用GPU和TPU这类专用硬件加速器，加快神经网络训练的速度。
大数据文摘作品 编译：田奥leo、桑桑、璐、Aileen 27种？！神经网络竟有那么多种？这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型，并尝试解释如何使用它们。准备好了吗？让我们开始吧！ 神经网络的种类越来越多，可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表，在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。 幸运的是，来自Asimov研究所的Fjodor van Veen编写了一个关于神经网络的精彩图表（就是上面那张大图）。 下面，我们就来逐一看看图中的27种神经网络： Perceptron 感知
① 感知器 : 感知器 对应有监督的学习方法 , 给出已知的训练集 , 学习过程中指导模型的训练 ;
在上周四的第二期分享中，华为诺亚方舟实验室研究员许奕星为大家详细解读了大会接收的这篇 Spotlight 论文《Positive-Unlabeled Compression on the Cloud》。
它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
本文将主要介绍几个典型的CNN案例。通过对具体CNN模型及案例的研究，来帮助我们理解知识并训练实际的模型。
今天学习的是微软 2019 年的工作《DeepGBM: A Deep Learning Framework Distilled by GBDT for Online Prediction Tasks》。从标题中我们可以看出，DeepGBM 是一个从 GBDT 提炼知识并用于在线预测任务的深度学习框架。
先来进行一个简单的介绍，回归算法的重要性体现在其能够建立特征与目标之间的关系模型，实现预测、关系分析和特征重要性评估等多方面的应用。通过回归分析，我们能够理解变量之间的趋势、检测异常值、为决策提供支持，并在时间序列中进行趋势分析，为数据科学和实际问题提供有力的工具。
选自kdnuggets 作者：Savaram Ravindra等 参与：Lj Linjing、蒋思源 机器学习算法可以融合来自车体内外不同传感器的数据，从而评估驾驶员状况或者对驾驶场景进行分类。本文将粗略讲解一下各类用于自动驾驶技术的算法。 如今，机器学习算法正大规模地用于解决自动驾驶汽车产业日益增多的问题。结合 ECU (电子控制单元）传感器数据，我们须加强对机器学习方法的利用以迎接新的挑战。潜在的应用包括利用分布在车体内外的传感器，比如激光探测、雷达、摄像头或者物联网（IoT)，融合各类数据进行驾驶员状
如今，机器学习算法正大规模地用于解决自动驾驶汽车产业日益增多的问题。结合 ECU (电子控制单元）传感器数据，我们须加强对机器学习方法的利用以迎接新的挑战。潜在的应用包括利用分布在车体内外的传感器，比如激光探测、雷达、摄像头或者物联网（IoT)，融合各类数据进行驾驶员状况评估或者驾驶场景分类。
假如每次只训练一个样本，即Batch Size=1。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。此时，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。
本文转自知乎作者G-kdom文章：常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN。AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原作者。
推荐阅读时间：5min~8min 主要内容： Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（2）-- 深度卷积模型：案例研究 《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第2节笔记。 1 Why look at case studies 本周课程将主要介绍几个典型的CNN案例。通过对具体CNN模型及案例的研究，来帮助我们理解知
单个神经元是一个非线性函数，它接收多个输入x，将它们线性组合后再用一个非线性激活函数作用，产生输出值 y。
Dropout是一个防止过拟合的层,只需要设置一个dropout_ratio就可以了。
线性回归是单层神经网络，设计的概念和技术适用于大多数深度学习模型；因此，我们以线性回归为例，学习深度学习模型的基本要素和表示方法。
AI科技评论按：本文由图普科技编译自《Applying Deep Learning to Real-world Problems》，AI科技评论独家首发。 近年来，人工智能的崛起可以说是得益于深度学习的成功。驱动深度神经网络突破的三个主要因素分别是：海量的训练数据、强大的计算架构和学术领域的相关进展。因此，深度学习在图像分类、面部识别等任务的表现上不仅超越了传统方法，还超越了人类水平。这一切都为那些使用深度学习解决实际问题的新业务创造了巨大的发展潜力。 在位于柏林的Merantix总部，我们致力于研究这项新
原文：一只鸟的天空(http://blog.csdn.net/heyongluoyao8) 在进行数据挖掘时，首先要进行商业理解，即我们需要达到什么目的，解决什么问题；其次需要进行数据理解，我们需要哪些数据以及需要什么样的数据；接着需要进行数据准备，即进行相关数据采集与读取，并进行数据预处理；继而建立相关模型，即使用什么算法与模型去解决这个问题；进而进行模型评估，即采用一些指标评价模型的好坏程度；然后，进行模型发布，即当模型的效果达到设定值之后，我们将模型进行上线发布；最后，进行模型更新
技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。因此， 当前和未来的需求将需要更多的数据科学家、数据工程师、数据战略家和首席数据官这样类似的角色。
本文介绍了神经网络在计算机视觉领域的应用，包括图像分类、目标检测、语义分割、图像生成和风格迁移、图像压缩和超分辨率、视频处理、三维视觉、计算摄影、迁移学习、数据增强和对抗性学习、计算机视觉与自然语言处理的结合等。同时，本文也介绍了一些常用的神经网络架构和模型，以及开源代码的利用和常见的数据增强方法。
机器学习（machine learning）是人工智能的一个特殊子领域，其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型（model）］。将数据转换为程序的这个过程叫作学习（learning）
神经网络在解决大量预测任务时非常高效。在较大数据集上训练的大型模型是神经网络近期成功的原因之一，我们期望在更多数据上训练的模型可以持续取得预测性能改进。尽管当下的 GPU 和自定义神经网络加速器可以使我们以前所未有的速度训练当前最优模型，但训练时间仍然限制着这些模型的预测性能及应用范围。很多重要问题的最佳模型在训练结束时仍然在提升性能，这是因为研究者无法一次训练很多天或好几周。在极端案例中，训练必须在完成一次数据遍历之前终止。减少训练时间的一种方式是提高数据处理速度。这可以极大地促进模型质量的提升，因为它使得训练过程能够处理更多数据，同时还能降低实验迭代时间，使研究者能够更快速地尝试新想法和新配置条件。更快的训练还使得神经网络能够部署到需要频繁更新模型的应用中，比如训练数据定期增删的情况就需要生成新模型。
接下来我会从每个算法模型的介绍、基本原理、优缺点以及适用场景注意叙述，最后会基于开源数据集给出一个比较入门型的案例供大家学习~
选自Medium 作者：Norman Di Palo 机器之心编译 参与：路雪 本文介绍了如何使用 Python 在 Keras 框架上实现 FaceID，对 iPhone X 这一新解锁机制进行了反
---- 新智元报道 来源：专知 编辑：SF 【新智元导读】本文整理来自Twitter、arXiv、知乎放出来的最新AAAI2021论文，包括自监督学习、知识蒸馏、对抗攻击、领域自适应等。方便大家抢先阅览！ 最近人工智能顶级会议AAAI2021接收结果已经公布，一共有1692篇论文被接收，接收率为21%，相比去年的20.6%高0.4%，竞争越来越激烈。在这里我们整理来自Twitter、arXiv、知乎放出来的最新AAAI2021论文，方便大家抢先阅览！ 1. 解耦场景和运动的无监督视频表征学
在当今AI时代中，CNN和RNN都被广泛关注，并且有很多相关讨论，而最基础的神经网络DNN，它的研究和曝光度却相对较少。DNN是所有其它神经网络的基础，所以对它有一定了解是必要的。本文为大家详细介绍了传统机器学习的基本概念和神经网络的基本结构，以及如何设计神经网络结构让神经网络表达出朴素贝叶斯和决策树这两大传统算法模型。 我们都知道神经网络很强，但却只有很少人去思考它为什么这么强。在近期AI研习社公开课上，资深Python工程师何宇健为我们分享了如何设计神经网络结构让神经网络表达出朴素贝叶斯和决策树这两大传
最近，我聆听了Naftali Tishby教授的演讲“深度学习中的信息论”，感觉很有意思。他在演讲中说明了如何将信息论用于研究深度神经网络的增长和转换，他利用IB（Information Bottleneck）方法，为深度神经网络（DNN）开创了一个新的领域，由于参数的数量成指数增长，导致传统的学习理论在该领域均行不通。另外的一种敏锐观察显示，在DNN训练中包含了两个迥异的阶段：首先，训练网络充分表示输入数据，最小化泛化误差；然后，通过压缩输入的表示形式，它学会了忘记不相关的细节。
在机器学习中，一个重要的任务就是需要定量化描述数据中的集聚现象。聚类分析也是模式识别和数据挖掘领域一个极富有挑战性的研究方向。
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec)
王小新 编译自 Bharath Ramsunder博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 认脸、翻译、合成语音……深度学习在很多问题上都取得了非常好的成绩。 那么，还有什么问题不能用深度学习来解决呢？ 斯坦福大学在读博士Bharath Ramsundar列出了下面16个方面，希望能对今后的算法开发有所帮助。 量子位翻译了这篇文章，以下为译文。 1．众所周知，深度学习方法很难学习到输入样本的微小变化。当样本的颜色交换时，所构建的目标识别系统可能会完全崩溃。 2．基于梯度的网络训练过程相当缓慢。一般按照固
边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测 计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字，而是将这 9 个数字当成学习参数
Uber AI实验室已经开发了一种称为生成教学网络（GTN）的算法，该算法可为神经网络生成综合训练数据，与使用真实数据相比，该方法可使网络的训练速度更快。利用这些综合数据，Uber加快了9倍的神经体系结构搜索（NAS）深度学习优化过程。
本文旨在介绍深度学习架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。
在本文中，我想将经典数学建模和机器学习之间建立联系，它们以完全不同的方式模拟身边的对象和过程。虽然数学家基于他们的专业知识和对世界的理解来创建模型，而机器学习算法以某种隐蔽的不完全理解的方式描述世界，但是在大多数情况下甚至比专家开提出的数学模型更准确。然而，在许多应用程序（如医疗保健，金融，军事）中，我们需要清晰可解释的决策，而机器学习算法，特别是深度学习模型并不是这样设计的。
定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。在实际预测工作中，应该将定性预测和定量预测结合起来使用，即在对系统做出正确分析的基础上，根据定量预测得出的量化指标，对系统未来走势做出判断。
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。
同时评估了生成图像的质量和多样性 仅评估图像生成模型，没有评估生成图像与原始图像之间的相似度，不能保证生成的使我们想要的图像
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
