1、将数据库连接参数的配置写入配置文件,然后使用ConfigParser进行管理。
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题,它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)作为深度学习算法的一种,被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用,并探讨其在深度学习领域的潜力。
深度学习的起源 深度学习(Deep Learning)是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是相对于简单学习而言的,目前多数分类、回归等学习算法都属于简单学习,其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并展现了强大的从
深度信念网络(Deep Belief Networks, DBNs)是一种深度学习模型,代表了一种重要的技术创新,具有几个关键特点和突出能力。
图像来源(http://www.cognitivetoday.com/wp-content/uploads/2016/10/DCN-600×392.png) 我之前关于深度学习的文章: 1.深度学习基础(https://codeburst.io/deep-learning-what-why-dd77d432f182) 2.深度学习的自动编码器(https://codeburst.io/deep-learning-types-and-autoencoders-a40ee6754663) 今天我们将了解深度
最近在学习深度置信网络(DBN)的时候,看过几篇博客,但是在DBN的结构上,一大堆博客讲DBN是将受限玻尔兹曼机(RBM)像砖块一样叠加起来的一个网络,这本身是有一些错误的,修正一波。
A Matlab toolbox for Deep Learning Matlab/Octave toolbox for deep learning. Includes Deep Belief Nets, Stacked Autoencoders, Convolutional Neural Nets, Convolutional Autoencoders and vanilla Neural Nets. Each method has examples to get you started. Dee
清华大学自动化系智能计算实验室团队开源基于 PyTorch 的视频 (图片) 去模糊框架 SimDeblur,涵盖经典的视频 (图像) 去模糊算法且轻量高效。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
由于点击模型具有很强的实用性,因此很多搜索引擎公司都有部分模型的内部实现方案,而研究人员也针对点击模型开发了一系列的开源工具实现。
python2.x 安装python是非常顺利的 但是在进行 pip3 install web.py 时提示很多错误 例如缺少模块 语法错误……
ANN(人工神经网络)受生物神经网络的启发。它可以通过观察示例来学习执行任务,我们不需要使用特定于任务的规则对它们进行编程。 ANN可以查看标记为“猫”或“无猫”的图像,并学习识别更多图像本身。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程,会在公众号中推送,并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后,我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo La
今天学的论文是清华大学崔鹏老师工作《Structural Deep Network Embedding》(后简称 SDNE),并发表于 2016 KDD,目前为止共有 880 多引用,是一个非常经典的将深度学习应用于 NetWork Embedding 的算法。
2006年,研究者对深度神经网络的兴趣再度复兴,而这主要归功于Hinton等人发现的高效新方法。借助深度信念网络(Deep Belief Nets, DBN),当时研究者可以在未标注数据上预训练深度神经网络,这是一种生成模型的方式。预训练完成后,神经网络可以在标注数据上实现判别式的精调,从而获得很好的效果。 这就是最初深度网络的训练方法,也是令深度学习进入ML社区的开创性新研究。尽管目前训练深度神经网络不再需要这种预训练,但它的思想及做法仍深深影响着当前的研究者。 刚刚,Geoffrey Hinton受邀远程为北大学子做了一场分享,深入介绍了深度信念网络的理论知识。
ž在自然界中运动是绝对的,静止是相对的。这句话也说明了深度学习过去、现在、未来。由于我发现山东大学有个组和澳门大学陈俊龙团队的宽度学习、极限学习等。 目前由于神经网络是黑盒研究、所以很多人利用反卷积和卷积可视化来解释这种微分和积分的编程,由于冗余和稀疏特性使用微积分或者差分求导数和偏导是必然。 宽度学习文章和代码研究地址:http://www.broadlearning.ai 在深度学习上目前比较流行的:DBN深度信任网络、DBM(深度玻耳兹曼机)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、自编器。 SLFN(单层前馈神经网络)应用在回归和分类,由 Yoh-Han Pao 教授在 1990 年代提出的随机向量函数链接神经网络(random vector functional link neural network,RVFLNN)提供了不同的学习方法。 特征提取和降维 实现效率突出的特征提取常用方法包括,变量排序(variable ranking),特征子集选择(feature subset selection),惩罚最小二乘法(penalized least squares),随机特征提取方法,包括非自适应随机投影(non-adaptive random projections)和随机森林(random forest)以及基于卷积的输入映射等等。
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
波士顿的数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动,且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法,可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务,因此,能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里,我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习(一个尖端机器学习框架)。对于算法是如
波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动,且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法,可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务,因此,能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里,我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习(一个尖端机器学习框架)。对于算法
现在深度学习非常热门,而深度学习的库也如雨后春笋般涌现出来。
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
我承认我又偷懒了,只是大概写了下提纲,和完成了第一章节的部分写作。不睡午觉的恶果啊,原本已经写好草稿,讲讲语言和信息的关系,结果,实在是回家后好困。
本文为《A comprehensive survey of LIDAR-based 3D object detection methods with deep learning for autonomous driving》译文的基础上稍作修改提炼,方便大家学习理解。
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
1.模式识别、机器学习、深度学习的区别与联系 模式识别:过去、程序/机器做智能的事、决策树等 机器学习:热点领域、给数据+学习数据 深度学习:前言领域、强调模型 2.早年神经网络被淘汰的原因 耗时、局部最优、竞争对手、over-fitting、参数 3.深度学习的实质 及其 与浅层学习的区别 深度学习实质:多隐层+海量数据——>学习有用特征—–>提高分类或预测准确性 区别:(1)DL强调模型深度 (2)DL突出特征学习的重要性:特征变换+非人工 4.神经网络的发展(背景之类的) MP模型+
深度学习是机器学习的子集,它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的,是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息,供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构,机器可以通过自身的数据处理进行学习。
近些年来,深度神经网络异常火爆,各种深度神经网络架构层出不穷。大有千树万树梨花开,各领风骚数小时的趋势!
最近内部需要实现一个新的HTTP REST服务,数据用JSON。打算用Python来做一个原型,用于比较和Java实现方案的具体差异,以前也没有Python实战经验,所以摸索过程如下。
作为深度学习祖师,Geoffrey Hinton 的每一句每一言,都使学习者如奉纶音。浓缩其毕生所学的《Neutral Network for Machine Learning》,则是唯一一门 Hinton 老师系统讲授的公开课。 自 2012 年开课,NNML 就一跃成为深度学习开发者的殿堂级慕课。时隔五年,仍然是内容最“干”、最值得学习的深度学习课程。 如果说吴恩达的《Machine Learning》是最佳入门课程,描述 NNML 则只需两个字: “必修”——对于有志于真正掌握深度学习的人而言。 它很
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe9 in position 0: ordinal not in range(128)
你知道Python同时你希望制作一个网站。 那么web.py正好提供了一种简单的方法。
这里是 AI 研习社,我们的问答版块已经正式推出了!欢迎大家来多多交流~ https://club.leiphone.com/page/question (戳文末阅读原文直接进) 社长为你推荐来
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问,究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题,但是不够全面和完整。从今日起,量化投资与机器学习公众
人工神经网络利用了 DL 的概念 。它们是人类神经系统的抽象表示,其中包含一组神经元,这些神经元通过称为轴突的连接相互通信。
深度学习(Deep Learning)属于非常前沿的学科,没有现成的的综合型教材,主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。值得读的经典论文很多,下面介绍的一些教程中多少都有提及,另外就是去google重要文献。代码方面推荐使用python为基础的theano框架,因为它比较偏底层,可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块,而且方便结合python在数据领域的其它积累,例如numpy。当然到了生产环境你可以再考虑torch之类的框架。从代码角度切入学习的好处是,理解起来不会像理论切入那么枯燥,可以很快做起一个好
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上周我们讲述了玻尔兹曼机的原理和相关的算法,我们知道为了使得其达到非常精确的解,需要非常漫长的过程,所以也就导致其应用非常困难。这周我们讲讲受限玻尔兹曼机是怎样从玻尔兹曼机演变而来,并为大家介绍Hinton在深度学习的奠基性工作——深度置信网络。 1 受限玻尔兹曼机RBM 什么是受限玻尔兹曼机?域玻尔兹曼机有什么关系和区别呢?我们先看看两者的结构图: 上图可以看到,受限玻尔兹曼机RBM就是讲BM的可见层和隐层自身之间的连接去掉了,简化了网络结构而已。BM的神经元只能取一个二值,但是RBM的神经元可以取任意类
使用DBN识别手写体 传统的多层感知机或者神经网络的一个问题: 反向传播可能总是导致局部最小值。 当误差表面(error surface)包含了多个凹槽,当你做梯度下降时,你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到DBN是怎么解决这个问题的。
在过去的几年里,深度学习方法在几个领域的表现都超过了以往的机器学习技术,其中最突出的一个例子就是计算机视觉。这篇综述文章简要介绍了计算机视觉问题中最重要的一些深度学习方案,即卷积神经网络、深度玻尔兹曼机和深度信念网络,以及叠加去噪自编码器。简要介绍了它们的历史、结构、优点和局限性,然后介绍了它们在各种计算机视觉任务中的应用,如对象检测、人脸识别、动作和活动识别以及人体姿态估计。最后,简要介绍了未来计算机视觉问题深度学习方案的设计方向和面临的挑战。
Figure1. Deep learning导图 前言 深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics),之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism),第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(Artificial neural network)扩展开来并发展成为今天十分火热的深度学习(Figure 2)。实际上,深度学习的兴起和发展是非常自然的,人们在应用经典的机器学习方法时,需要对具体的问题或者数据相
人工智能正在改变医疗诊断行业 今年年初,谷歌成功研发出一套用于乳腺癌诊断的人工智能系统。这套系统分析了大量的病理组织显微图像,速度比人类快得多,且肿瘤检出率高达92.4%。如果是人类医生完成这项工作,必须非常仔细分析大量组织样本才能确诊癌症,而且这是一个极度费时且易出错的过程。一个有经验的医生需要几年甚至十年的时间来培训。如今谷歌的成功预示着人工智能疾病诊断的到来。 事实上,利用人工智能检测癌症并不是新鲜事。早在30年前,人工智能的重要分支之一,机器学习技术如人工神经网络算法和决策树算法,就被用来做癌症
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论文:A Survey on Trajectory-Prediction Methods for Autonomous Driving
高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的,比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
前文说如何对比文件中的差异并举例几个方法,读者朋友也留言提出其他的解决方法比如 :ide,beyond compare 。本文继续说另外一个需求多个配置文件如何对比。
选自arXiv 作者:Baptiste Wicht 等 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 DLL 是一个旨在提供由 C++实现的受限玻尔兹曼机(RBM)和深度信念网络(DBN)及其卷积版本的软件库,由瑞士 University of Applied Science of Western Switzerland、弗里堡大学的研究者共同提出。与常用的深度学习框架类似,它还支持更多标准的神经网络。目前,该工具已开发至 1.1 版本。 项目链接:https://github.com/wichtounet/dll 引
本文介绍了贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习的研究背景、现状和未来展望。首先介绍了贝叶斯深度学习和深度贝叶斯学习的基本概念,然后阐述了这些方法在机器学习中的应用。最后,讨论了贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习未来的研究方向和挑战。
主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究,认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式,根据这个假设,用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。另外,由于点击模型中最主要的信息来源为用户的交互信息(主要是点击信息),因此模型对于用户行为以及结果相关性的推断都来源于点击行为。因此大多数的点击模型都假设搜索页面中的所有结果是同质的(所有具有类似的形式,仅在内容上有所区别,对应到模型中即为仅在结果相关性上有所区别),在排除结果相关性影响之后这些结果对于用户的行为不构成影响。
高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
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