介于BP神经网络的多层层次结构与离散型Hopfield神经网络的单层全互连结构之间。
我们知道，Hopfield神经网络拥有联想记忆的能力，这也是对生物神经网络的一种模拟。但是，Hopfield神经网络也和BP神经网络一样，有一个致命的缺陷：只能找到局部最优解，而无法沿着梯度上升的方向在全局的角度寻求全局最优解。 为了解决这个问题，1983年，Kirkpatrick等提出了模拟退火算法（SA）能有效的解决局部最优解问题。‘退火’是物理学术语，指对物体加温在冷却的过程。模拟退火算法来源于晶体冷却的过程，如果固体不处于最低能量状态，给固体加热再冷却，随着温度缓慢下降，固体中的原子按照一定形状排列，形成高密度、低能量的有规则晶体，对应于算法中的全局最优解。模拟退火算法包含两个部分即Metropolis算法和退火过程。Metropolis算法就是如何在局部最优解的情况下让其跳出来，是退火的基础。1953年Metropolis提出重要性采样方法，即以概率来接受新状态，而不是使用完全确定的规则，称为Metropolis准则，计算量较低。
转载自：http://blog.csdn.net/win_in_action/article/details/25333671
人类的训练过程：当飞盘抛向空中后，如果狗叼住飞盘，此时给予狗一块肉作为奖励；如果狗没有叼住飞盘，就不给肉；狗的目标是希望自己得到更多的肉，于是当飞盘飞出后狗越来越展现叼住飞盘的动作以得到更多的肉；通过这样的过程，狗便学会了叼飞盘的动作
论文提出的证据表明，通过有效地探索收集人类反馈以改进大型语言模型有实质性的好处。在论文的实验中，一个代理依次生成查询，同时拟合一个奖励模型的反馈收到。论文的最佳性能代理使用双汤普森抽样生成查询，其不确定性由一个认知神经网络表示。论文的结果表明，有效的探索可以用更少的查询实现高水平的性能。此外，不确定性估计和探索方案的选择都起着关键作用。
受限玻尔兹曼机（英语：restricted Boltzmann machine, RBM）是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络。RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基于1986年命名为簧风琴（Harmonium），但直到杰弗里·辛顿及其合作者在2000年代中叶发明快速学习算法后，受限玻兹曼机才变得知名。受限玻兹曼机在降维、分类、协同过滤、特征学习和主题建模中得到了应用。根据任务的不同，受限玻兹曼机可以使用监督学习或无监督学习的方法进行训练。
列表源自http://deeplearning.net/software_links/，本文进行分类整理。 星号代表对软件库的推荐度，考虑了适用范围、开发语言、更新情况、文档示例完整性等方面，Just
1. Google I/O召开大会，个人觉得最有意思的是TPU 3.0和AI冒充真人打电话
人工智能之机器学习体系汇总 此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，理清机器学习脉络。 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Linear regression Logistic回归 Logistic regression 多项Logistic回归 Multinomial logistic regression 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes classifier 感知 Perceptron
机器学习脉络（高清图片微信后台回复：“脉络”获取） 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Lin
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 监督学习 Supervised learning 人工神经网络 Artificial neural network 自动编码器 Autoencoder 反向传播 Backpropagation 玻尔兹曼机 Boltzmann machine 卷积神经网络 Convolutional neural network Hopfield网络 Hopfield network 多层感知器 Mul
接上一篇Deep learning (1) -- 概述、分布式表示与思想 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 具体过程简单的说明如下： 1
本文介绍了自编码器（Autoencoder）的基本概念、应用场景和实现方法。自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的表征。它包括编码器和解码器两部分，其中编码器将输入数据压缩成低维表示，解码器将低维表示还原为原始输入。自编码器常用于降维、特征提取、生成模型等场景。实现自编码器的方法包括深度学习、统计学习等。
在统计力学和数学中，波兹曼分布（英语：Boltzmann distribution），或称吉布斯分布（英语：Gibbs distribution），是一种机率分布或机率测度，它给出一个系统处于某种状态的机率，是该状态的能量及温度的函数。
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。
关注AI君，领略人工智能之美 受限玻尔兹曼机 Restricted Bolltzmann Machine 概述 各位读者，新年好！ 在《技术词条》系列文章的上一篇中，AI君讲了一个监督式学习的算法LDA，这篇文章AI君就来讲一个非监督式学习的经典算法——受限玻尔兹曼机，英文全称Restricted Boltzmann Machine, 简称RBM。 受限玻尔兹曼机(RBM)能学习并发现数据的复杂规则分布，将多个RBM堆叠就构成了深度置信网络(deep belief network, DBN)，从而可以从更加
经典的概率无监督学习通过最大化对数似然 从数据分布 中拟合一组简单的概率分布 。深度无监督学习的最新进展能够显著提高能够拟合数据的分布 的复杂度。这些进展给很多领域带来了一些引人注目的应用，例如语音生成，表示学习，其他任务的模型预训练[152]，异常检测，缺失数据推断，降噪[150]，超分辨率[153]，压缩[154]，计算机辅助设计[155]，甚至一些名义上的有监督任务，例如分类和回归[156]。
在前面我们讲到了深度学习的两类神经网络模型的原理，第一类是前向的神经网络，即DNN和CNN。第二类是有反馈的神经网络，即RNN和LSTM。今天我们就总结下深度学习里的第三类神经网络模型：玻尔兹曼机。主要关注于这类模型中的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，以下简称RBM）， RBM模型及其推广在工业界比如推荐系统中得到了广泛的应用。
经典的概率无监督学习通过最大化对数似然 l(w) 从数据分布 q(x) 中拟合一组简单的概率分布 p(x;w) 。深度无监督学习的最新进展能够显著提高能够拟合数据的分布 p(x;w) 的复杂度。这些进展给很多领域带来了一些引人注目的应用，例如语音生成，表示学习，其他任务的模型预训练[152]，异常检测，缺失数据推断，降噪[150]，超分辨率[153]，压缩[154]，计算机辅助设计[155]，甚至一些名义上的有监督任务，例如分类和回归[156]。
参加完2017CCAI，听完各位专家的演讲后受益匪浅。立志写“人工智能之机器学习”系列，此为开篇，主要梳理了机器学习方法体系，人工智能相关趋势，Python与机器学习，以及结尾的一点感恩。 Githu
本文主要介绍了人工智能之机器学习算法体系，包括监督学习、非监督学习、强化学习等，以及使用Python进行机器学习的实践。同时，本文还介绍了一些人工智能相关的趋势，如深度学习、AI战胜人类等。最后，作者表达了自己对人工智能的感想，认为人工智能虽然已经取得了很多成就，但仍然有很大的发展空间。
《传热学》相关小程序演示动画如下（其中下图1D非稳态导热计算发散，调小时间步长后重新计算，结果收敛！）：
使用THREE.CanvasTexture通过echarts图表库canvas生成Texture，然后贴图，render时设置材质更新。
按了水泵电源按钮后，上水阀门旋转开启，水流入水池，流入到一定高度时，管道里开始有水流动，测压管水位缓缓上升，集水池水位缓缓增加，最后回流到潜水泵箱体。关闭电源，水箱液位下降，测压管道水位下降。流速可调，慢速，中速、高速。 实现实验切换->伯努利方程验证实验、沿程阻力系数测定、局部阻力系数测定等。
地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6530523.html
项目地址：https://github.com/neoatlantis/coolprop-js
深度学习的模型方法及应用 上一次我发了关于深度学习基本理论与方法的文章，大家反响还不错，今天继续 上次的知识，对深度学习再做一些基础性的理论介绍，希望大家多多指教。 深度学习的具体模型及方法 1、自动编码器（AutoEncoder ） 2、稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder) 3、限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine） 4、深信度网络（Deep Belief Networks） 5、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks
对比、介绍神经元的激活函数。 Sgn image.png 阶跃函数，sign 优点：理想的计划函数 缺点：不连续，x=0x=0x=0 无导数，不好优化 Sigmoid 测试 优点： 函数与导数形式一致 缺点 饱和的神经元令梯度弥散（当 $$|x|>5$$ 时，梯度非常小，梯度更新缓慢） exp 计算复杂度稍高 not zero-center Tanh 优点： 在 x=0x=0x=0 处梯度比 Sigmoid 更大 zero centered 缺点 梯度弥散，当 saturated 时 ReLU
研究表明水的沸点受气压影响，并且气压越高，沸点越高，高压锅基于该原理，不仅使得烹饪时间更短，而且使得饭菜味道更好，因此，在生活中具有广泛的应用。在使用过程中，不知道你是否好奇过高压锅压力为何会升高？高压锅内部是温度升高，进而带动压力升高，还是压力升高驱动温度变化？
当类实现接口时，接口就可以充当引用这个类的实例的类型（type）。因此，类实现了接口，就表明客户端可以对这个类的实例实施某些动作。除此之外，为了任何其他目的而定义接口都是使用不恰当的。
今天更新关于常见深度学习模型适合练手的项目。这些项目大部分是我之前整理的，基本上都看过，大概俩特点：代码不长，一般50-200行代码，建议先看懂然后再实现和优化，我看基本上所有的实现都有明显可优化的地方；五脏俱全，虽然代码不长，但是该有的功能都有，该包含的部分也基本都有。所以很适合练手，而且实现后还可保存好，以后很多任务可能就会用到。
特别注意：由于视频结束时下课停止录制，视频公式没有推导完成，最终请参考后边草稿：
一个计算水蒸气性质的js库，可以根据压力和温度确定其他参数，如熵、焓，导热系数、比热、表面张力系数等：
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。
近期学《流体力学泵与风机》，发现swf文件在OFFICE2016-PPT课件中不能正常播放，想不安装FlashPlayer插件便能够在线查看。于是提取了PPT中的swf文件，使用swf2js库（https://github.com/ienaga/swf2js）解析为canvas绘图并播放。示意代码如下：
本次演讲来自Nvidia GTC21，演讲者是来自Facebook的人工智能研究副总裁兼纽约大学教授Yann Lecun。本次演讲以自监督学习为主，介绍了将不同的自监督学习算法用统一的模型框架来解释的方法。
在处理温度更新出现振荡问题时，可以考虑以下分析和解决方案：检查温度更新算法是否正确，可能存在错误导致振荡。检查温度更新的步长（时间步长）是否合适，步长过大可能导致振荡。检查系统动力学模型是否准确，可能存在模型不准确导致振荡。
继之前通过测量一些简单算法在微信小程序上运行时间衡量手机综合性能：不服跑个分！-解Laplace偏微分方程测手机/PC性能。此次，又做了大量《传热学》或《流体力学》相关算例补充（热辐射和对流的例子尚没有完成）。
今天主要介绍一下机器学习里面的几个基本概念，我刚开始学的时候，比较纠结的几个概念，主要有监督学习，无监督学习，半监督学习, 深度学习, 还有强化学习，强化学习是我后来才知道的，所以理解不深。刚接触机器学习的时候，基本会碰到监督学习，无监督学习，我觉得这个名字取得对新手不是很友好，想理解这个名字的意思，需要学习了几个机器学习算法之后才能理解监督和无监督的意思，所以开始学的时候，很容易掉进坑里，无法自拔。 首先联系一下我们人类是怎么学习的，想想各位基本也都读了十几年，甚至二十几年的书了，每个人对学习肯定都有自
3.19.2. Format of the Interpolation File
在进行CADD相关操作时，我们一般都会去寻找相关的文献，软件，看看实现条件怎么样。
理想黑体可以吸收所有照射到它表面的电磁辐射，并将这些辐射转化为热辐射，其光谱特征仅与该黑体的温度有关，与黑体的材质无关，黑体也是理想的发射体。1859年古斯塔夫·基尔霍夫（Gustav Kirchhoff）证明了黑体辐射发射能量E只取决于温度T和频率v，即E=J（T，v），然而这个公式中的函数]却成为了一个物理挑战。
小长假来听听 NN 的故事吧。 本文参考：这个地址不错，深入浅出讲深度学习的，推荐感兴趣的朋友看一下。 当你听到深度学习，你想到了什么？ Deep Learning is about Neural
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)是一种基于能量模型的神经网络模型，在Hinton提出针对其的训练算法(对比分歧算法)后，RBM得到了更多的关注，利用
最近看到一个好玩的工具库，叫做dython，乍一看还以为是哪个模仿python的冷门语言
Geoffrey Everest Hinton，加拿大认知心理学家和计算机科学家，1947年生人，现年72岁，有两任妻子，两个孩子，被誉为”人工智能教父“。
作者： Yoshua Bengio, CIFAR Senior Fellow Montreal Institute for Learning Algorithms, University of Montreal 翻译：Not_GOD 摘要 本文揭示了在含隐藏变量的能量模型中的 Langevin MCMC 推断满足在进入稳定分布后的前期推断对应于误差梯度到内层的传播，和反向传播类似。被反向传播的错误是和课件单元相对应的，这些单元受到让他们远离稳定分布的外部驱动力的影响。反向传播误差梯度对应于隐藏单元激活函数
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