梯度下降是最流行的优化算法之一并且目前为止是优化神经网络最常见的算法。与此同时，每一个先进的深度学习库都包含各种算法实现的梯度下降（比如lasagne, caffe 和 keras的文档）。然而，这些算法经常作为黑盒优化程序使用，所以难以感受到各种算法的长处和不足。 本次分享旨在为您提供对不同梯度算法的直观感受，以期会帮助您更好地使用不同的梯度下降算法。首先，会罗列各种梯度下降算法的变种并简单地总结算法训练阶段的挑战。然后，会通过展示解决问题的动机和依据这些动机来推导更新法则，以介绍最常见的优化算法。本次也
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
Optimal control is a widespread field that involve finding an optimal sequence of future actions to take in a system or environment. This is the most useful in domains when you can analytically model your system and can easily define a cost to optimize over your system. This project focuses on solving model predictive control (MPC) with the box-DDP heuristic. MPC is a powerhouse in many real-world domains ranging from short-time horizon robot control tasks to long-time horizon control of chemical processing plants. More recently, the reinforcement learning community, strife with poor sample-complexity and instability issues in model-free learning, has been activelysearching for useful model-based applications and priors.
k表示Time Step，N是Preview Horizon，J是Cost Function；
上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了St
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364636.html
English Terminology中文术语neural networks神经网络activation function激活函数hyperbolic tangent双曲正切函数bias units偏置项activation激活值forward propagation前向传播feedforward neural network前馈神经网络Backpropagation Algorithm反向传播算法(batch) gradient descent（批量）梯度下降法(overall) cost functio
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/79000831
http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html#gradientdescentvariants
作者： Cong Fang, Chris Junchi Li, Zhouchen Lin, Tong Zhang
导读：KDD2016是首屈一指的跨学科会议，它聚集了数据科学，数据挖掘，知识发现，大规模数据分析和大数据方面的研究人员和从业人员。 论文一题目：稳定流体近似的卷积神经网络 摘要 在空气动力学相关设计、
注意下面很多链接需要访问外国网站，无奈国情如此 1. Google Brain年终总结part 2，总结2017年在医疗，机器人，文艺创作等等方面的成果，我个人对robotics很感兴趣，这个以后前景无限，只是困难多多，看CoRL最后那部分就知道有多难了 链接：https://research.googleblog.com/2018/01/the-google-brain-team-looking-back-on_12.html 📷 2. 移动端加速一直是一个关注点，虽然我不太能看懂TV
编者按：本文作者夏飞，清华大学计算机软件学士，卡内基梅隆大学人工智能硕士。现为谷歌软件工程师。作者授权雷锋网 AI 研习社发布。 █ TLDR (or the take-away) Weight In
本文介绍了自适应学习率算法的发展历程、常用算法、以及若干优化策略。通过实际案例分析了自适应学习率算法在深度学习中的重要性，并探讨了未来研究方向。
机器学习（七）——logistic回归 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 1、基本概念 logistic回归（logisticregression），是一个分类（classification）算法（注意不是回归算法，虽然有“回归”二字），用于处理分类问题，即结果是离散的。另外，由于有固定的结果，其是监督学习算法。 例如，预测天气、预测是否通过考试等，结果是离散的值，而预测房价这种就属于“回归”算法要解决的问题，而不是分类算法解决的问题。 2、公式 现在考虑只有两种结果情况下
逻辑回归是解决二分类问题的监督学习算法，用来估计某个类别的概率。其直接预测值是表示0-1区间概率的数据，基于概率再划定阈值进行分类，而求解概率的过程就是回归的过程。
AI科技评论按：ICML已经落下帷幕，但精彩解析还在继续，下文为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。 腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参加ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯AI Lab主任张潼博士带领到场交流学习，张潼博士还担任了本届ICML领域主席。在本次130人的主席团队中，华人不超过10位，内地仅有腾讯AI Lab、清华大学和微软研究院三家机构。 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与
本文介绍了多语言、多模态和多任务的统一建模技术，以及其在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。统一建模技术通过共享低秩项来降低模型的参数数量，同时保证多任务、多模态和多语言之间的共享和独立，具有广泛的应用前景。
在之前的机器学习基石课程中，我们就接触过Perceptron模型了，例如PLA算法。Perceptron就是在矩gt(x)外面加上一个sign函数，取值为{-1,+1}。现在，如果把许多perceptrons线性组合起来，得到的模型G就如下图所示：
文章转载自微信号腾讯AI实验室（tencent_ailab） 腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参加ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯AI Lab主任张潼博士带领到场交流学习，张潼博士还担任了本届ICML领域主席。在本次130人的主席团队中，华人不超过10位，内地仅有腾讯AI Lab、清华大学和微软研究院三家机构。 上图：本届ICML领域主席、腾讯AI Lab主任张潼博士现场发表演讲 下图：展台前络绎不绝的学者 以下为腾讯AI La
【导读】专知内容组整理了最近六篇强化学习（Reinforcement Learning）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Multiagent Soft Q-Learning ---- ---- 作者：Ermo Wei,Drew Wicke,David Freelan,Sean Luke 机构：George Mason University 摘要：Policy gradient methods are often applied to reinforcement learning in conti
机器之心转载 作者：腾讯AI实验室 在此文章中，腾讯 AI Lab 深度解析了机器学习领域顶会 ICML 2017的热门研究。第一部分解析了五大热门研究领域的重点文章，包括强化学习、随机优化、连续（非）凸优化、分布式机器学习及递归神经网络等。第二部分简介本届 ICML，第三部分为腾讯 AI Lab 机器学习团队的首次公开亮相。 腾讯 AI Lab 去年四月成立，今年是首次参加 ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯 AI Lab 主任张潼博士带领到场交流
神经网络优化 说一个近年来神经网络方面澄清的一个误解。 BP算法自八十年代发明以来，一直是神经网络优化的最基本的方法。神经网络普遍都是很难优化的，尤其是当中间隐含层神经元的个数较多或者隐含层层数较多的时候。长期以来，人们普遍认为，这是因为较大的神经网络中包含很多局部极小值（local minima），使得算法容易陷入到其中某些点。这种看法持续二三十年，至少数万篇论文中持有这种说法。举个例子，如著名的Ackley函数 。对于基于梯度的算法，一旦陷入到其中某一个局部极值，就很难跳出来了。(图片来自网络，压缩有
【新智元导读】目前深度学习的应用较为广泛，尤其是各种开源库的使用，导致很多从业人员只注重应用的开发，却往往忽略了对理论的深究与理解。普林斯顿大学教授Sanjeev Arora近期公开的77页PPT，言简意赅、深入浅出的介绍了深度学习的理论——用理论的力量横扫深度学习！（文末附PPT下载地址）
部分转自 知乎 部分转自 AI人工智能专业词汇集 部分转自 百度文库 可参考链接：机器之心 https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/78130910
前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。 算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或
机器学习（十二）——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出
kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。 算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行
反向传播算法 目录 关键词 损失函数 反向传播算法 BP算法伪代码 上一篇----》神经网络 》点击查看 1 关键词 反向传播算法 Backpropagation Algorithm 批量梯度下降法 batch gradient descent 整体代价函数 overall cost function 方差 squared-error 均方差 average sum-of-squares error 规则化项 regularization term 权重衰减 weight decay 偏置项 bias te
近期，人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上；在本文中，旷视研究院（上海）（MEGVII Research Shanghai）从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理，介绍了近年来基于Softmax的Loss的研究进展。
机器学习（十二） ——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出的结果有两类，一类是只有和1，称为二分分类（Binary classification），另一种有多个结果，称为多分类。其中，多个结果时，表示方式和平时不太一样。例如，y的结果范围在0~5，则表示y=2，用的是矩阵y=[0 1 0 0 0]T来表示，如下图： 📷 代价函数可以类比logistic回归的代价函数，l
【导读】机器学习领域顶尖学术会议——神经信息处理系统进展大会（Advances in NeuralInformation Processing Systems，NIPS），就是放在整个计算机科学界，也是数一数二的顶级学术会议。今年的NIPS将于 12 月份在美国长滩举行，本届NIPS共收到 3240 篇论文投稿，录用 678 篇，录用率为 20.9%；其中包括 40 篇口头报告论文和 112 篇 spotlight 论文。微软共中了16篇论文，其中微软亚洲研究院有4篇，Google有23篇。清华大学，今年共
AI科技评论按：受到万众瞩目的2017年ICLR 即将于今年四月在法国召开。该大会是Yann LeCun 、 Yoshua Bengio 等几位行业顶级专家于2013年发起。别看它历史不长，影响力却不小，ICLR如今已成为深度学习领域一个至关重要的学术盛事。今年4月，雷锋网AI科技评论也会亲临ICLR2017大会，为大家从法国带来最新鲜的一手资料，让你足不出户就能感受到全球顶尖ML大牛的雄韬武略。 据AI科技评论消息，ICLR论文评选结果于今日新鲜出炉。经过列为评委的火眼金睛，在507份论文中共有15篇论文
content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 NN conclusion 接上一篇 机器学习(3) -- 神经网络【Neural Networks (part one)】. 本文将先定义神经网络的代价函数，然后介绍后(逆)向传播(Back Propagation: BP)算法，它能有效求解代价函数对连接权重的偏导，最后对训练神经网络的过程进行总结。 5.1 cost
AI 科技评论按：近日，美国艾尔弗·斯隆基金会（The Alfred P. Sloan Foundation）公布了2019年斯隆研究奖（Sloan Research Fellowships）获奖名单，华裔学者鬲融获此殊荣。
读文章和学习过程中经常会遇到concave,convex以及down,up的组合。怎样区分呢？
今日，ACM 公布最佳博士论文奖，来自 UC 伯克利的博士生 Chelsea Finn 凭借论文《Learning to Learn with Gradients》摘得桂冠。这篇论文介绍了一种基于梯度的新型元学习算法，帮助深度网络基于小型数据集解决新任务，该算法可用于计算机视觉、强化学习和机器人学等领域。
谷歌AI的研究人员日前在arxiv贴出一篇文章，给出了首个神经网络训练相关的理论证明。
Study notes from Convex Optimization by Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe.
这个项目是一个部署好的入门工具包，便于构建和定制你自己的AI Town版本。受到研究论文《生成代理：人类行为的交互模拟》的启发（链接：https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf）。该项目的主要目标不仅仅是为了开发有趣，更重要的是提供一个具有可扩展性的强大基础平台。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎，适用于从简单玩耍的项目到可扩展的多人游戏的各种场景。第二个目标是提供一个JS/TS框架，因为这个领域的大部分模拟器（包括上述的原始论文）都是用Python编写的。
前言 – 床长人工智能教程 全球河流三角洲数据集结合了2174个三角洲位置和定义三角洲面积的多边形。我们将三角洲地区定义为由三角洲河道运动和三角洲退化形成的地貌活动范围。我们专注于渠道网络活动，因为它定义了最容易发生洪水的区域，并创造了资源和自然基础设施，使三角洲成为有吸引力的居住地。我们用包含三角洲活动的五个点来定义三角洲的多边形。这五个点标志着三角洲活动的可见痕迹，其中两个点是沿海岸线沉积的横向范围，三个点是沉积的上游和下游范围。围绕这五个点的凸体定义了一个三角洲多边形。你可以在这里阅读这篇开源论文，
5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神经网络总结 接上一篇4. Neural Networks (part one). 本文将先定义神经网络的代价函数，然后介绍逆向传播(Back Propagation: BP)算法，它能有效求解代价函数对连接权重的偏导，最后对训练神经网络的过程进行总结。 5.1
选自GitHub 机器之心编译 参与：林川、刘晓坤 作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理，然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处，如线性代数库的使用，运算符重载等等。 在开始之前，首先看一下最终成型的代码： 1. 分支与特征后端（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen） 2. 仅支持标量的分支（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/maste
选自offconvex 作者：Nadav Cohen 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 深度学习的根本理论问题之一是「深度有何作用」？虽然增加神经网络的层数可以提高其性能，但是训练和优化的难度也随之增加。本文却给出了一个相反观点，有时增加深度反而可以加速网络优化；同时提出端到端更新规则，证明深度网络过度的参数化（overparameterization）也可能是件好事。 深度学习理论中有一个根本的问题：即「网络的深度有何作用？」传统观点（如：Eldan & Shamir 2016; Raghu et al
机器学习的作用就是要从一堆数据中学习到学习到某种能力，然后用这种skill来预测未来的结果。比如一个电影推荐的例子，我们手上有很多的电影数据，现在就需要训练一个机器学习的模型来使得这个模型可以预测一个新来的用户会喜欢什么电影，然后推荐过去。或者是对用户没有看过的电影进行评分预测。
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
