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全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)强化学习重要概念公式

转载自:模型视角原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)强化学习重要概念公式01  神经网络神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络递归神经网络。 1.1 结构关于神经网络架构的描述如下图所示:j记 为网络的第 层, 为一层中隐藏的第 个单元,得到:\omega,b,z式中 分别表示权重,偏移输出。 1.5 反向传播(Backpropagation)\omega反向传播是一种通过考虑实际输出期望输出更新神经网络权重的方法。 记 分别为批量值的平均值方差,正则化表示如下:它通常用于完全连接或卷积层之后,且在非线性层之前。目的是允许更高的学习率,减少初始化的强依赖。 ,是 的状态转换概率。R:S\rightarrow\mathbb{R}是discount系数。 或者 是算法要最大化的奖励函数。

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CNN vs RNN vs ANN——3种神经网络分析模型,你pick谁?

深度学习中不同的神经网络(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、人工神经网络ANN)正在改变着我们与世界之间的交互方式。 种重要类型的神经网络,它们构成了深度学习中大多数预训练模型的基础: 多层感知器Multi-Layer Perceptron (MLP) / 人工神经网络Artificial Neural Networks (ANN 激活函数将非线性特征引入网络中,有助于网络学习输入输出之间的复杂关系。 ? 感知器(点击查看动图) 如图所示,每个神经元的输出都是输入加权的激活。但是,如果没有激活函数会怎样呢? 现在,让我们来看看如何通过两种不同的架构——循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)来克服MLP的局限性。 ? 循环神经网络(RNN) 1、什么是RNN?为什么要使用RNN? 卷积神经网络(CNN) 1、什么是CNN?为什么要使用CNN? 卷积神经网络(CNN)目前在深度学习领域非常热门。这些CNN模型被应用于不同的应用领域,在图像视频处理项目中尤其普遍。

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    CNN vs.RNN vs.ANN——浅析深度学习中的三种神经网络

    ANN也被称为前馈神经网络,因为输入只在正向处理: image.png ANN由3层组成:输入层、隐藏层输出层。输入层接受输入,隐藏层处理输入,输出层生成结果。 ANN无法在处理序列数据所需的输入数据中捕获序列信息。 现在来看看如何使用两种不同的架构来克服MLP的局限性:循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)。 首先从架构的角度来理解RNNANN之间的区别: ANN隐藏层上的循环约束变为RNN。 image.png 正如您所见,RNN在隐藏状态上有一个循环连接。此循环约束确保在输入数据中捕获顺序信息。 卷积神经网络 (CNN) –什么是CNN 以及为什么使用它? 卷积神经网络(CNN)目前在深度学习领域非常流行。这些CNN模型正被用于不同的应用领域,它们在图像视频处理项目中特别流行。 卷积神经网络(CNN)的优势 CNN会自动学习过滤器,而不会明确提及。这些过滤器有助于从输入数据中提取正确的相关的特征。 image.png CNN从图像中捕捉空间特征。

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    语音识别——ANN加餐

    后来,当前也有使用CNN结合的框架,这也可以说是第三代技术吧。 第三代语音识别框架 这中模型中,结合了CNN(卷积神经网络),CNN各层所提取特征从局部到整体,降低了学习难度,减少了模型的尺寸大小。 因为CNN原是用于图像识别的,有很好地记忆局部以及适应局部偏移的特性。 经过声学建模,频谱就会转变为音素序列集合,然后通过语言模型,就可以转为词序列。 ———— 语音转写技术路线 ———— 有了上述声学建模语言建模的基础,我们来说一下最常接触到的“语音转写”。语音转写就是把语音转为文字。 语音转写分为:语音听写语音转写两大类。 口语化篇章语音模型技术 人在说话时,会带入口语化词、回读、重读“嗯啊”等无意义词汇。 ———— 总结 ———— 语音转写涉及到了CNN(更好地掌握宏观)、DNN(更好地降噪处理)、RNN(更好地识别声学模型),是现在神经网络当前热门技术的综合应用,十分好玩。 好,结束,吃饭。

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    神经网络ANN——SPSS实现

    神经网络可以接近多种统计模型,并无需您预先假设因变量自变量间的特定关系。 若因变量自变量间实际为线性关系,神经网络结果应接近线性回归模型的结果; 若两者为非线性关系,神经网络将自动接近“正确”模型结构。 但是如果您正试图解释生成因变量自变量间关系的基础过程,最好使用更传统的统计模型。但是,如果模型的可解释性并不重要,您可以使用神经网络更快获取良好模型结果。 尝试通过将类似的类别组合起来或删除具有极少见类别的个案以减少分类预测变量中的类别数目); 3、非线性分析的应用 有以下几种应用在非线性分析的方法:多层感知(MLP)、径向基函数(RBF)、SVM、广义回归神经网络(GRNN)广义神经网络 Scipy/Numpy官方地址: http://www.scipy.org/Download 再安装 PLS Extension Module 拷贝到位,将PLS.pyplscommand.xml

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    BP神经网络-ANN发展

    昨天的文章说了关于ANN的基础 —— 单层感知器 ,以及它的进化版 —— 线性神经网络。也知道了“权重、激活函数、偏置X0、学习信号r、代价函数E”等最基本的知识。 同时也学习了“sign()激活函数 purelin()线性激活函数”。 昨天,也留下了一个疑问:单层感知器线性神经网络无法解决“异或问题”,也就是通过计算,无法区分下面这个图: 那么,如何解决呢?单层感知器发展就有了后来的多层“BP神经网络”。 这是神经网络得以迭代逼近期望值的最根本原因方式,重要性不言而喻。 输出层:如同前面的线性神经网络,BP网络也有代价函数E。 按照这个公式进行WV的迭代,最终使得激活函数输出的值之和能逼近期望值。 当然,这样能拟合(逼近的高大上叫法)到最终期望值,但也存在这过度你的问题。

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    人工神经网络(ANN

    前言         初学人工智能不久,今天碰上了人工神经网(ANN),开始学的时候很懵,一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白,还是很痛苦的,不过经过摸索,大概了 解了什么是ANN,公式的推导以及一些其他问题 确定一个BP神经网络需要知道:网络的层数、每一层神经元的个数权值。权值可以通过学习得到,如果,隐层神经元数量太多会引起过学习,如果隐层神经元个数太少会引起欠学习。此外学习率的选择也是需要考虑。 目前来说,对于参数的确定缺少一个简单有效的方法,所以导致算法很不稳定; 属于监督学习,对于样本有较大依赖性,网络学习的逼近推广能力与样本有很大关系,如果样本集合代表性差,样本矛盾多,存在冗余样本,网络就很难达到预期的性能

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    人工神经网络ANN

    人工神经网络(ANN)的发展经历的了几次高潮低谷,如今,随着数据爆发、硬件计算能力暴增、深度学习算法的优化,我们迎来了又一次的ANN雄起时代,以深度学习为首的人工神经网络,又一次走入人们的视野。 神经元输入:类似于线性回归z =w1x1+w2x2 +⋯ +wnxn= wT・x(linear threshold unit (LTU)) 神经元输出:激活函数,类似于二值分类,模拟了生物学中神经元只有激发抑制两种状态 采用Hebb准则,下一个权重调整方法参考当前权重训练效果 #一个感知机的例子 importnumpyasnp fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.linear_modelimportPerceptron 激活函数 以下是几个激活函数的例子,其微分如右图所示 step是最早提出的一种激活函数,但是它在除0外所有点的微分都是0,没有办法计算梯度 logit双曲正切函数tanh梯度消失,数据量很大时,梯度无限趋近于 X.get_shape()[1]) # 标准差初始设定,研究证明设为以下结果训练更快 stddev =2/ np.sqrt(n_inputs) # 使用截断的正态分布,过滤掉极端的数据,做了一个初始权重矩阵,是inputneurons

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    人工神经网络 – Artificial Neural Network | ANN

    文章目录 百度百科版本 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。 网络的输出则依网络的连接方式,权重值激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。 他们在没有任何关于猫的先验知识的情况下这样做,例如,他们有毛皮,尾巴,胡须猫般的面孔。相反,它们会自动从他们处理的学习资料中生成识别特征。 ANN基于称为人工神经元的连接单元或节点的集合,其松散地模拟生物大脑中的神经元。每个连接,如生物大脑中的突触,可以将信号从一个人工神经元传递到另一个人工神经元。 在常见的ANN实现中,人工神经元之间的连接处的信号是实数,并且每个人工神经元的输出通过其输入之和的一些非线性函数来计算。人工神经元之间的联系称为“边缘”。

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    独家 | NLP的深度学习:ANN,RNNLSTM详解!(附资源)

    然而,在进一步研究之前,首先应了解人工神经网络(ANN)是什么。 人工神经网络是一种机器学习模型,它试图模仿人类大脑的功能,它由连接在一起的大量神经元构建而成- 因此命名为“人工神经网络”。 感知器 最简单的ANN模型由单个神经元组成, Star-Trek将之命名为感知器(Perceptron)。 当以这种方式构建网络时,不属于输入层或输出层的神经元叫做隐藏层,正如它们的名称所描述:隐藏层是一个黑盒模型,这也正是ANN的主要特征之一。 尽管如此,ANN却能输出很好的结果,因此不会有人抱怨这些结果缺乏可解释性。 ? 大的神经网络的图像,由许多单独的神经元层组成:一个输入层,两个隐藏层一个输出层 神经网络结构以及如何训练一个神经网络,已为人所知有二十多年了。

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    机器学习:人工神经网络ANN

    人工神经网络(ANN)的发展经历的了几次高潮低谷,如今,随着数据爆发、硬件计算能力暴增、深度学习算法的优化,我们迎来了又一次的ANN雄起时代,以深度学习为首的人工神经网络,又一次走入人们的视野。 神经元输入:类似于线性回归z =w1x1+w2x2 +⋯ +wnxn= wT・x(linear threshold unit (LTU)) 神经元输出:激活函数,类似于二值分类,模拟了生物学中神经元只有激发抑制两种状态 采用Hebb准则,下一个权重调整方法参考当前权重训练效果 ? step是最早提出的一种激活函数,但是它在除0外所有点的微分都是0,没有办法计算梯度 logit双曲正切函数tanh梯度消失,数据量很大时,梯度无限趋近于0, relu在层次很深时梯度也不为0,无限传导下去 )[1]) # 标准差初始设定,研究证明设为以下结果训练更快 stddev = 2 / np.sqrt(n_inputs) # 使用截断的正态分布,过滤掉极端的数据,做了一个初始权重矩阵,是inputneurons

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    人工神经网络(ANN)及BP算法

    1 什么是神经网络 1.1 基本结构 说明: 通常一个神经网络由一个input layer,多个hidden layer一个output layer构成。 2.4 效果 对线性分类器的逻辑与逻辑或的组合可以完美的对平面样本进行分类 隐层决定了最终的分类效果 由上图可以看出,随着隐层层数的增多,凸域将可以形成任意的形状,因此可以解决任何复杂的分类问题 3 神经网络表达力与过拟合 理论上,单隐层神经网络可以逼近任何连续函数(只要隐层的神经元个数足够) 虽然从数学上看多隐层单隐层表达能力一致,但多隐层的神经网络比单隐层神经网络工程效果好很多 对于一些分类数据 (比如CTR预估),3层神经网络效果优于2层神经网络,但如果把层数不断增加(4,5,6层),对最后的结果的帮助没有那么大的跳变 图像数据比较特殊,是一种深层的结构化数据,深层次的卷积神经网络能更充分准确的把这些层级信息表达出来 提升隐层数量或者隐层神经元个数,神经网络的“容量”会变大,空间表达能力会变强 过多的隐层神经元结点会带来过拟合问题 不要试图降低神经网络参数量来减缓过拟合,用正则化或者dropout  4 神经网络结构

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    Chat with Milvus #3 回顾 - ANN-Benchmarks 测试结果

    基准测试工具- ANN-Benchmarks。 这星期二的线上问答我们与参加者分享了Milvus ANN-Benchmarks 的性能测试结果, 并展开与之相关的讨论。 想深入了解测试内容与结果,我们建议观看以下当天活动的录屏, 也欢迎到我们ANN-Benchmarks 的 GitHub Repo 一探究竟:https://github.com/milvus-io/ann-benchmarks User:除了 recall QPS,各个 package 在储存方面的表现有吗?比如 Milvus Faiss 在 sift 数据上搭建的索引的储存开销会有差异吗? Milvus:在 ANN-benchmarks 当中的话,刚才也提到了是有建索引的指标的,但是它这个 ANN-Benchmark 都是限定在 CPU 的场景,那它其实比较可能会有点不是特别全面,因为Milvus

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    递归实现Ann全排列的枚举(基于Python)

    要枚举出所有的排列结果,我们从n=1开始来看,集合{1}的全排列就是{1},n=2时,有 {1,2} {2,1} ,可以看成是21交换位置,然后对{1}进行全排列;对{1,2,3},先21交换, 得到{2}{1,3},对{1,3}采用n=2的情况相同的处理,所以是可以递归的,于是采用递归来写,递归终止条件可以用n=1,也可以在n=2的时候就交换然后返回,归纳一下是将每个元素放到余下n-1个元素组成的队列最前方 leetcode第46题提交结果 另外发现Python的库itertools有很好用的轮子:permutationsproduct,列出全排列很方便: from itertools import permutations 具体关于permutationsproduct,可以看官方文档: itertools.permutations (https://docs.python.org/2/library/itertools.html

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