在上一章中，我们讨论了文档分类以及文档分类的一种特殊情况，称为情感分类。 这样做时，我们不得不谈论很多关于向量化的知识。
作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列举了它们的相关资源，从而帮助你能够快速掌握其中的奥妙。 ▌1.主成分分析（PCA）/ SVD PCA是一种无监督的方法，用于对由向量组成的数据集的全局属性进行理解。本文分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度（大部分情况）/数据点（少数情况）更为重要，即它们之间具有很多的变化，但与其他变量之间的协变性较低）。考虑一个矩阵顶级主成分（PC）的一种方式是考虑它的具
PCA是一种无监督的方法，用于理解由向量组成的数据集的全局性质。这里分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度/数据点更重要。考虑矩阵中顶级PC的一种方法是考虑具有最高特征值的特征向量。SVD本质上也是一种计算有序分量的方法，但是你不需要得到点的协方差矩阵就可以得到它。
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。
机器学习从业者有不同的个性。虽然其中一些是“我是X专家，X可以训练任何类型的数据”，其中X =某种算法，其他人是“正确的工具用于正确的工作”的人。他们中的很多人还订阅了“各行各业的高手”的策略，他们拥有一个深厚的专业领域，并且对机器学习的不同领域略有了解。也就是说，没有人可以否认这样一个事实：作为实践数据科学家，我们必须了解一些常见机器学习算法的基础知识，这将有助于我们处理我们遇到的新域问题。这是常见机器学习算法的旋风之旅，以及有关它们的快速资源，可以帮助你开始使用它们。
编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA 可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问
即使你不喜欢玩游戏，深度强化学习也很重要。只用看当前使用深度强化学习进行研究的各种功能就知道了：
本文是工程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文，主要介绍人工智能的概念，当前人工智能的水平，以及什么是强人工智能，当前实现强人工智能的方向。
地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf
新年快乐！ 注意下面很多链接都需要访问外国网站，无奈国情如此。 1. RL相关 1.1 DeepMind发布IMPALA算法和新的RL测试环境DMLab-30 📷 IMPALA主要是利用了新提出的V-trace operator进行off-policy学习，还针对TF/cuDNN做了很多优化，最后效果是实现了在Atari 57个游戏任务里面一定程度上的transfer learning 📷 DMLab-30里面有30个新的任务，有些要测试long term memory，
“如何学习新技能？”这是一个全球科学家都在研究的基础问题。为什么会想要知道这个问题的答案呐，答对了好处都有啥呢？ 因为一旦我们能够理解这一点，就可以实现一些前人难以想象的事情。 比如让机器自己学习来完成许多“人类才能完成的任务”，从而制造出真正的人工智能。 不过目前为止对上述问题大家都还没有一个完整的答案，但有一些事儿我们倒是清楚的。即无论什么样的技能，首先都是通过个体与环境之间的交互来学习的。无论是我们学习开车还是婴儿学习走路，整个过程都是基于与环境的互动来完成的。 因此，倒是可以得出一个结论，即从互动
Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet
一、介绍 目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。 虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需要与环境进行交互。无论我们是学习驾驶汽车还是婴儿学习走路，学习都是基于和环境的相互交互。从互动中学习是所有智力发展和学习理论
目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。
介绍 目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。 虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需要与环境进行交互。无论我们是学习驾驶汽车还是婴儿学习走路，学习都是基于和环境的相互交互。从互动中学习是所有智力发展和学习理论
介绍 目前，对于全球的科学家而言，“如何去学习一种新技能”已经成为最基本的研究课题之一。解决这个问题的意愿显而易见——如果能够解决这个问题，那么人类就有望做到某些从未想过的事情。换句话说，我们可以训练机器去做更多原本人类要做的工作，迎来真正的人工智能时代。 虽然，对于上述问题，目前我们还没有一个完整的回答，但有一些事情是十分明确的。不考虑技能方面的学习，我们首先的是在与环境的交互过程中进行学习。不管是学习开车，还是婴儿学习走路，学习的基础都是与环境的交互过程。在互动中学习是所有学习理论以及智力发展理论的最
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | Jennifer Zhu 赖小娟 张礼俊 作者 | FAIZAN SHAIKH 很多人说，强化学习被认为是真正的人工智能的希望。本文将从7个方面带你入门强化学习，读完本文，希望你对强化学习及实战中实现算法有着更透彻的了解。 介绍 许多科学家都在研究的一个最基本的问题是“人类如何学习新技能？”。 理由显而易见– 如果我们能解答这个问题，人类就能做到很多我们以前没想到的事情。 另一种可能是我们训练机器去做更多的“人类”任务，创造出真正的人工智能。 虽然我们还没
介绍 目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。 虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需要与环境进行交互。无论我们是学习驾驶汽车还是婴儿学习走路，学习都是基于和环境的相互交互。从互动中学习是所有智力发展和学习理论的基
长期短期记忆（LSTM）是由三个内部闸(internal gates)所构建成的循环神经网络(recurrent neuralnetwork)。
介绍 目前，对于全球的科学家而言，“如何去学习一种新技能”已经成为最基本的研究课题之一。解决这个问题的意愿显而易见——如果能够解决这个问题，那么人类就有望做到某些从未想过的事情。换句话说，我们可以训练机器去做更多原本人类要做的工作，迎来真正的人工智能时代。 虽然，对于上述问题，目前我们还没有一个完整的回答，但有一些事情是十分明确的。不考虑技能方面的学习，我们首先的是在与环境的交互过程中进行学习。不管是学习开车，还是婴儿学习走路，学习的基础都是与环境的交互过程。在互动中学习是所有学习理论以及智力发展理论的
原文地址：https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题，配置和应用起来可能会相当困难，即使在P
这是我们在iki项目工作中的一系列技术文章中的第一篇，内容涵盖用机器学习和深度学习技术来解决自然语言处理与理解问题的一些应用案例。
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中，涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
来源商业新知网，原标题：MIT高赞深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程）
Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。
本篇主要讲LSTM的参数计算和Keras TimeDistributed层的使用。LSTM的输入格式为：[Simples,Time Steps,Features]
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、CNN（常用于图像任务）等等。具体可以看之前文章：一文概览神经网络模型。
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTMs准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07：如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
LSTMs(Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络)简称LSTMs，很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM，就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。
本文结构： 为什么用双向 LSTM 什么是双向 LSTM 例子 ---- 为什么用双向 LSTM？ 单向的 RNN，是根据前面的信息推出后面的，但有时候只看前面的词是不够的， 例如， 我今天不舒服，我打算____一天。 只根据‘不舒服‘，可能推出我打算‘去医院‘，‘睡觉‘，‘请假‘等等，但如果加上后面的‘一天‘，能选择的范围就变小了，‘去医院‘这种就不能选了，而‘请假‘‘休息‘之类的被选择概率就会更大。 ---- 什么是双向 LSTM？ 双向卷积神经网络的隐藏层要保存两个值， A 参与正向计算， A' 参
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身（一个词语序列）。但我们还可以拥有额外的输入（如新闻发布的日期等）。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下：
上周分享了本文上篇，现有分词、机器学习、深度学习库Keras技术知识，下篇将详细介绍达观数据使用深度学习的分词尝试。 基于深度学习方式的分词尝试 基于上面的知识，可以考虑使用深度学习的方法进行中文分词。分词的基础思想还是使用序列标注问题，将一个句子中的每个字标记成BEMS四种label。模型整的输入是字符序列，输出是一个标注序列，因此这是一个标准的sequence to sequence问题。因为一个句子中每个字的上下文对这个字的label类型影响很大，因此考虑使用RNN模型来解决。 环境介绍 测试硬件
单向的 RNN，是根据前面的信息推出后面的，但有时候只看前面的词是不够的， 例如，
下面创建一个简单的 2 层 RNN，每层有 100 个神经元，输出层是单个神经元的 dense 层：
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题To a Poem is a Bott the Stranger，作者 Carly Stambaugh。 翻译 | 于泽平 马雪洁 整理 | 凡江 编辑 | 吴璇 代码即诗歌。这是WordPress软件的哲学。 作为一位程序员和诗人，我一直很喜欢这句话。我决定换种方式思考这句话。 我想问，我能用代码写诗吗？我可不可以做一个可以写出原创诗歌的机器人？为了找出方法，我做了一个实验。 首先，我知道如果我的机器人想写诗，首先要让它读诗。2017年，许多作
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：keras系列第六篇，本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)也是一种时间递归神经网络，最早由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997年提出，设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默认行为，而不是需要很大力气才能学会。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。点击公众号下方文
LSTM(Long Short-Term Memory) 即长短期记忆，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。其中的内部机制就是通过四个门调节信息流，了解序列中哪些数据需要保留或丢弃。
模型需要知道输入数据的shape，因此，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。有几种方法来为第一层指定输入数据的shape
整理自keras：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以TensorFlow, CNTK或者 Theano作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程，更精确地说是一个序列到序列（Seq2Seq）。在上一个教程中，我们开发了一个多对多翻译模型，如下图所示：
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
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