【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。本研究提出了一种生物学上合理的计算机认知模型，并继而提出了双向反馈比对（bidirectional feedback alignment，BFA）和双向直接反馈比对（bidirectional direct feedback alignment，BDFA）模型，分别用针对前向和后向进程的两组可训练权重连接神经元。初步结果表明，研究提出的模型在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上优于其他和BP类似的不对称方法。 反向传
神经网络模型除了部署在远程服务器之外，也会部署在手机、音响等智能硬件上。比如在自动驾驶的场景下，大部分模型都得放在车上的终端里，不然荒山野岭没有网的时候就尴尬了。对于BERT这类大模型来说，也有部署在终端的需求，但考虑到设备的运算速度和内存大小，是没法部署完整版的，必须对模型进行瘦身压缩。
目前，深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫，现在不只是互联网、人工智能，生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）的一些基本概念。当然，这里所说的神经网络不是生物学的神经网络，我们将其称之为人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）貌似更为合理。神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型，目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的学科领域，它也随着深度学习取得的进展重新受到重视和推崇。
本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
概要：人工神经网络简称神经网络，是基于生物学中神经网络的基本原理。 一、人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众
基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部权值阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调桀的BP算法。(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的权值,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整。所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。关键词:BP神经网络,学算法,距离,权值阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的权值,.,work.:work,,,,引言传统BP()算法的性能依赖于初始条件,学速度慢,学**过程易陷入局部极小。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/neural_network_base_test/
1 前言 朋友们~好久没见~。在上一篇基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（一）中，首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于运动控制，并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望轨迹的智能跟踪的功能。 但是，在那篇文章的最后，也提出了一个有趣的问题，该问题是：“该实验进行参数辨识需要先采集好数据到工作区间进行离线训练，然后再把参数一个个填到BP网络的控制系统中。如果隐含层神经元数量过多的话，那么这个工作无疑是繁琐的。那么有什么办法可以解决呢？”不知道大家有没有认真思考过这个问题，并自己尝试去解答（
编译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 编辑 | 谷 磊 对于许多具有挑战性的现实问题，深度学习已经成为最有效的解决方法。 例如，对于目标检测，语音识别和语言翻译等问题，深度学习能够表现出最佳的性能。许多人认为深度神经网络(DNNs)是一种神奇的黑盒子，我们只需要输入一堆数据，网络就能够输出我们所要的解决方案！但是，在实践中我们往往会碰到更多、更复杂的问题。 在设计网络模型并将DNNs应用到一个特定的问题上，往往会遇到很多挑战。对于某一特定的实际问题，我们需要根据实际应用，正确地设计并训练网络
作者：刘才权 编辑：赵一帆 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。 对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。 这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自
神经网络(neural network)方面的研究很在就已出现，今天“神经网络”已是一个相当大的、多学科交叉的学科领域。各相关学科对神经网络的定义多种多样，神经网络的定义为具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经网络对真实物体所作出的交互反应。我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”，或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。
这篇文章将带你了解什么是人工智能，机器学习和深度学习。 神经元（Node） – 它是神经网络的基本单位。它获得一定数量的输入和一个偏置值。当信号（值）到达时会乘以一个权值。如果神经元有4个输入，那
上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。 本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。
神经网络具有很强的学习能力和自适应自组织能力，而且随着隐含层的数量增大学习能力也将变得更强，因此目前很多场景都使用神经网络，比如深度学习，我们更熟悉的就是阿法狗。
上一篇8 万能函数的形态：人工神经网络解封了人工神经网络，如果用非常简短的语言来概括它，我更喜欢维基百科的诠释： 人工神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。 就这样，人类照着上帝创造生灵万物的手法，居然也徒手造出了“活物”，且让它们附体在芯片之中，操纵世事。它们中有庞然大物，有小巧玲珑，不知疲倦，冰冷无情，
模型可以在训练过程中通过修正超参数而逐步建立。这在迁移学习中最为常见，在这种环境中，我们试图将现有模型的知识应用到新领域或新任务中。这是持续学习中更常见的问题，也是一个显而易见的应用。然而，即使有预置的数据集，网络拓扑的递增约束也会为正则化带来益处。
创世纪 2:7： “耶和华神用地上的尘土造人，将生气吹在他鼻孔里，他就成了有灵的活人。” 上一篇8 万能函数的形态：人工神经网络解封了人工神经网络，如果用非常简短的语言来概括它，我更喜欢维基百科的诠释： 人工神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。 就这样，人类照着上帝创造生灵万物的手法，居然也徒
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 在人工智能在线大会 AI WITH THE BEST（AIWTB）上的演讲，雷锋字幕组独家译制。本次演讲的主题为 Learning to Learn，主要讲解了深度神经网络中超参数优化的相关内容。视频后面我们还附带了对应的 Github 文档汉化版供读者参考，原地址见文末“阅读原文”。 如今神经网络非常流行，许多问题都可以用神经网络解决，但是，找出最有效和最合适的神经网络却没那么容易。人们习惯于依靠自己的经验，尝试出最佳参数。这个过程需要付出高额的
人工神经网络定义：由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，功能取决于网络的结构、连接强度及个单元处理方式。
最近参加面试时被问到了神经网络优化方面的问题，由于平时没有好好总结，导致直接拉胯。这篇文章对当前神经网络训练中的常见优化方法进行了比较全面的总结，文章的大部分内容均来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》[1] ，部分地方加入了自己的理解。整篇文章的思维导图如下：
网按：本文为Cookie Engineer写就，主要对机器学习进行了简单的介绍，AI科技评论编译，未经许可不得转载。 经常有人问我如何开始学习机器学习，他们面临的最大困难就是机器学习背后的数学原理。我承认其实我也不喜欢数学。数学是对事物的一种抽象描述，用数学来描述机器学习，会过于抽象，且不容易理解。因此在这个系列的文章中，我尝试使用伪代码或者JavaScript来描述我所讲述的内容。 我在GitHub上创建了项目仓库，我会将一些实验代码同步到代码库中，以便您可以跟随我的步骤，或者在这些实验代码之上实现自己的
人工智能的主流研究方法是连接主义，通过人工构建神经网络的方式模拟人类智能。 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 人工神经网络借鉴了生物神经网络的思想，是超级简化版的生物神经网络。以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能，通过大量的非线性并行处理器模拟人脑中众多的神经元，用处理器复杂的连接关系模拟人脑中众多神经元之间的突触行为。
在过去的十年里，计算机视觉任务的Backbone神经网络从基于卷积的信息提取演化为基于Transformer的语义表示，该表示充分利用自注意力机制进行信息叠加。然而，这种先进的机制带来了巨大的计算成本。具体而言，自注意力生成涉及复杂的神经信息交互，如图1(a)所示，导致计算资源消耗和内存开销增加。
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。**
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
机器学习和深度学习算法的起源，是连接大脑中神经元的突触强度的学习机制，它越来越多地影响着当代生活的几乎所有方面。
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。
目前深度学习、AI研究很火爆，它们依赖的最底层就是简单的神经网络，本文将介绍神经网络基础，了解基本的神经网络原理，同时给出样例参考，该样例可以推广到其他的分类、回归问题分析
4月12日，一篇题为“Large-scale neuromorphic optoelectronic computing with a reconfigurable diffractive processing unit”的论文登上Nature子刊《Nature Photonics》。
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
选自phys.org 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 莱斯大学的计算机科学家已经改编了一种普遍使用的技术来快速检查数据从而削减计算量，因此深度学习所需的能耗和时间也有所削减。 莱斯大学的助理教授
第三届世界互联网大会于2016年11月16日在浙江乌镇召开，并举办了领先科技成果发布会。其中中国最引人注目的就是中国科学院计算技术研究所发布了寒武纪深度神经网络处理器，听起来很高大上，那么到底这颗深度
随着神经网络的发展，很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别，在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员，他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。
在人工智能研究领域，Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio一直被公认为深度学习三巨头。
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。
想象一下，如果电脑或机器人可以完成所有枯燥乏味的工作，我们就能享受生活、做更多有意义的事（如图1所示）。这些绝对是许多学术界、工业界研究人员的愿望。工程师的最终梦想是，按下一个“魔法按钮”，自动实现产品的设计、layout和优化，并满足性能参数和可制造性，这依然是科幻小说的情节，但现在各种实验设计（DOE）的运用使得技术已取得巨大的进步，特别是人工神经网络（ANN）。 📷 图1 正如我们所知，人工智能和神经网络的概念已经存在了几十年。直到近期，在2015年左右，相对“廉价”的处理技术（如低成本多核处理器和云
众所周知，灰度图像是呈现黑色与白色之间不同级别颜色深度的图像，主要为亮度信息。而彩色图像的每个像素值包括了R、G、B 3个基色分量，每个分量决定了其基色的强度。因此，在图像融合时，不同图像采用不同的融合方法。本文对其分别进行了分析。
近年来，人工智能在经历过一波由深度学习带来的火爆之后，已然进入深水区；如何通向强人工智能，逐渐成为智能研究的各界人士共同关注的中心话题。
Neural optimal feedback control with local learning rules2111.06920.pdf
人工智能并非是一个新型的词汇，从十九世纪五十年代开始，人们就开始探索为机器赋予类似人的智能能力。限于当时的基础数学理论不够完善，人工智能的发展并不顺利。直到九十年代发展出了基于统计学的数学工具，人工智能才得到飞速的发展。
这些对象与实际的应用有关，如：字符识别的模式 —— 每个字符图像；人脸识别的模式 —— 每幅人脸图像。
1.PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer-grade GPU
这几天在各大媒体上接触到了人工智能机器学习，觉得很有意思，于是开始入门最简单的机器算法——神经网络训练算法（Neural Network Training）;以前一直觉得机器学习很高深，到处是超高等数学、线性代数、数理统计。入坑发现确实是这样！但是呢由项目实例驱动的学习比起为考试不挂科为目的的学习更为高效、实用！在遗传算法、神经网络算法的学习入门之后觉得数学只要用心看没问题的（即使是蒙特卡洛和马尔科夫问题），但是呢需要把数学统计应用到程序中，来解决实际的问题这是两码事。主要呢还是需要动手打代码。下面呢是今天的机器学习之神经网络学习入门记录篇，希望帮助到同样入门采坑的哥们，一起进步！
【新智元导读】 莱斯大学两位研究员使用一种基于 Hashing 的新技术，大幅减少了训练和测试神经网络所需的计算量。他们称：“1000 个神经元的网络我们能节能 95％，根据数学推导，10 亿个神经元的网络我们就能节能 99%”。phys.org报道称，这对谷歌、微软和Facebook等有着大量深度学习神经网络训练的大公司来说事关重大。 美国莱斯大学（Rice University ）的计算机科学家通过使用被广泛使用的快速数据查找技术，以大幅度减少深度学习所必需的计算量，进而大大地节约了能源和时间。 莱斯大
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。
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
