王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章，作者Suki Lau。文章讨论了在卷积神经
一、多层感知机MLP 1、MLP概述 对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP)，可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器，这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ\Phi (non-linear transformation)对样本的输入进行非线性变换，然后将变换后的值作为Logistic回归的输入。非线性变换的目的是将输入的样本映射到一个空间，在该空间中，这些样本是线性可分的。这个中间层我
01 — 回顾 以上推送了神经网络相关的介绍性内容和相关的基础理论，包括： 神经网络的基本结构：输入层，隐含层，输出层； 批随机梯度下降算法（mini-batch SGD）； 前向传播，激活函数； 反向传播求参数的偏导，四个公式； 手写字数据集的mini-batch SGD 源码实现（借助BP算法求参数偏导）； 对隐藏层的感性认识，神经网络的隐含层是如何从具体到抽象层层构建的。 以上阐述了深度神经网络（DNN）的基本理论，关于这些介绍请参考以下推送： 为什么要有深度学习？系统学习清单 深度学习|神经网络模型
对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP)，可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器，这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ\Phi (non-linear transformation)对样本的输入进行非线性变换，然后将变换后的值作为Logistic回归的输入。非线性变换的目的是将输入的样本映射到一个空间，在该空间中，这些样本是线性可分的。这个中间层我们称之为隐含层(a hidden layer)。
多模态强化学习是将多个感知模态和强化学习相结合的方法，能够使智能系统从多个感知源中获取信息，并利用这些信息做出更好的决策。这种方法对于处理现实世界中的复杂任务具有潜在的价值，并为智能系统的发展提供了新的研究方向。
根据图像其局部的像素联系较为紧密，距离较远的像素相关性较弱，这一合理的假设，CNN认为每个神经元没有必要对整个的全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后接下来的隐含层中再对局部的信息综合起来，这样就提取成了一个新的保留了原来主要特征的图像。
这种新方法在图像生成上能与 GAN 相媲美，也许除了 VAE、Glow 和 Pixcel CNN，这种新模型也能加入到无监督生成的大家庭中。当然在即将到来的 2019 年中，我们也希望 GAN 之外的更多生成模型会得到更多的成长，也希望生成模型能有更多的新想法。
在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征，然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。这其中应用最广的当属分类（Category）相关和关键词（Keywords/Tag）相关，然而这两种策略却有很多无法覆盖的场景。首先，关键词无法解决同义词和一词多义的问题。比如下面两篇文章的关键词：
但是无法提前预知多少层的神经网络合适，可以先尝试逻辑回归，尝试一层，然后两层隐含层，然后把隐含层的数量当作超参数，然后交叉验证
你知道吗？在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。
泛化能力强-->验证集上的误差小，训练集上的误差不大（不必追求完美，否则可能会导致过拟合）即可。
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并
最近由于一直在用Spark搞数据挖掘，花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库，它和sklearn有八九分相似，也是Estimator，Transformer，Pipeline那一套，各种fit，transform接口。sklearn有多好学，MLlib就有多好学，甚至MLlib还要更加简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比sklearn基于numpy array会更加直观一些。
推送第二日，量化投资与机器学习公众号将为大家带来一个系列的 Deep Learning 原创研究。本次深度学习系列的撰稿人为 张泽旺 ，DM-Master，目前在研究自动语音识别系统。希望大家有所收获
本文介绍了基于LDA主题概率模型的关键词提取方法，该方法利用语料库中词汇的出现频次和文档的主题分布计算主题权重，并基于主题权重计算文档中每个单词的主题概率权重。通过计算主题概率权重和单词在文档中的出现频次，可以得到每个单词对文档主题的贡献度，从而提取出关键词。该方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效地处理大量文档和词汇，同时能够处理文档的稀疏性和不完整性，可以广泛应用于信息检索、文本挖掘、自然语言处理等领域。
为解决上述问题，本文提出了HAMUR模型，它由两个部分组成： （1）域特定适配器，可以集成到各种现有的多域主干模型中，主要用于捕获域特定信息 （2）域共享超网络，它隐式捕获域之间的共享信息，并动态生成适配器的参数
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49516185
这些对象与实际的应用有关，如：字符识别的模式 —— 每个字符图像；人脸识别的模式 —— 每幅人脸图像。
这有一个常见的误区，在机器学习发展的小数据时代,常见做法是将所有数据三七分，70%训练集，30%测试集或者60%训练集，20%验证集，20%测试集，这是机器学习前几年学习领域普遍认可的最好实践方法，如你的数据是100，1000，1万条按照上述划分是非常合理的。 BUT在大数据时代，我们现在的数据量可能是百万级的，那么验证集和测试集占总数的比例会趋向于变得更小。因为验证集的目的就是为了验证不同的算法，检验哪种算法更加高效。比如我们有一百万的数据，那么拿出1万的数据便足以进行评估，找出其中表现最好的1-2种算法。测试集主要目的是正确评估分类器的性能，同样只需要拿出10000条数据便足以评估单个分类器。所以，假设我们有100万数据，其中1万条做验证集，1万条做测试集。即：训练集98%，验证集和测试集各1%。对于数据量为百万级应用，训练集可以占到99.5%（哭晕在厕所） 注：想清楚每个数据集的作用，而不是机械的记住原来的三七分
Yoshua Bengio教授（个人主页）是机器学习大神之一，尤其是在深度学习这个领域。他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun（燕乐存）教授，缔造了2006年开始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面，致力于用其解决人工智能问题。他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一，好多其他教授早已投身于工业界，加入了谷歌或Facebook公司。 这次推荐的是 Yoshua Bengio 的大作 Deep Learning，合计705页。有兴趣的朋友请在后台点击【最
我们这一次讲的浅层神经网络——单隐层神经网络，那么什么是浅层神经网络呢？浅层神经网络其实就是一个单隐层神经网络！！！会有 ，，， 这些个参数，还有个 表示输入特征的个数， 表示隐藏单元个数， 表示输出单元个数。
pythonic之路（一） 一、 中不要直接将语句与 、 、 做比较 python中隐含为 的对象： 数值 （不是字符 ） 空容器，比如空list 、空tuple 、空dict 、空str 其余的则隐含为 。 尽量避免用如下语法 ， ， ，应替换为 ， ， 。 但是，如果一个程序的关键字参数默认值为 ，代码需要判断输入是否为 ，则必须显式的与 比较，即 假如写为 那么 也被排除在外，如果参数 是一个序列的指标（index）则0显然是其中一个而不应该被排除。 同时，要记住，与 作比较时用 和 ，不要用 。
只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容：
自编码是一种无监督学习的神经网络，主要应用在特征提取，对象识别，降维等。自编码器将神经网络的隐含层看成是一个编码器和解码器，输入数据经过隐含层的编码和解码，到达输出层时，确保输出的结果尽量与输入数据保持一致。也就是说，隐含层是尽量保证输出数据等于输入数据的。 这样做的一个好处是，隐含层能够抓住输入数据的特点，使其特征保持不变。例如，假设输入层有100个神经元，隐含层只有50个神经元，输出层有100个神经元，通过自动编码器算法，只用隐含层的50个神经元就找到了100个输入层数据的特点，能够保证输出数据和输
做自动化测试，写代码肯定是必须的，不管是Java还是Python，必须得会，当然，Python肯定未来作自动化测试脚本的是主流，越来越多的地方都能使用到Python，不管大数据还是机器学习，所以Python应该要好好学习。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法 。
在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中，我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解，面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型：非负矩阵分解(NMF)，它同样使用了矩阵分解，但是计算量和处理速度则比LSI快，它是怎么做到的呢？
原文链接： Jack-Cui，http://blog.csdn.net/c406495762
为了消除不同数据特征之间的量纲影响，我们需要对数据特征进行归一化处理，使得不同指标之间有一定的可比性。常用的归一化方法有：
但在实践中，通常会使用所谓的隐含波动率( implied volatility），该波动率是指通过期权的市场价格、运用B-S模型计算得到的波动率。但比较棘手的问题是，无法直接通过反解看涨期权定价式子或看跌期权定价式子将σ表示为变量c(或p)、S、K、r、T的函数，只能运用迭代方法求解出隐含的σ值。常用的迭代方法包括牛顿迭代法和二分查找法。
本文是对神经结构搜索（NAS）的简单综述，在写作的过程中参考了文献[1]列出的部分文献。深度学习技术发展日新月异，市面的书很难跟上时代的步伐，本人希望写出一本内容经典、新颖的机器学习教材，此文是对《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著一书的补充。该书目前已经重印了3次，收到了不少读者的反馈，对于之前已经发现的笔误和印刷错误，在刚印刷出的这一版中已经做了校正，我会持续核对与优化，力争写成经典教材，由于水平和精力有限，难免会有不少错误，欢迎指正。年初时第二版已经修改完，将于上半年出版，补充了不少内容（包括梯度提升，xgboost，t-SNE等降维算法，条件随机场等），删掉了源代码分析，例子程序换成了python，以sklearn为基础。本书勘误与修改的内容见：
请用Python统计小说《Walden》 中各单词出现的频次，并按频次由高到低排序。
当结果是一个不确定但可重复的过程的结果时，概率总是可以通过简单地观察多次过程的重复并计算每个事件发生的频率来衡量。这些频率概率可以很好地陈述客观现实。如
Apache Spark是大数据流行的开源平台。MMLib是Spark的开源学习库。MMLib提供了机器学习配置，统计，优化和线性代数等原语。在生态兼容性支持Spark API和Python等NumPy库，也可以使用Hadoop数据源。
本文翻译自《An Overview of Regularization Techniques in Deep Learning (with Python code)》(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/fundamentals-deep-learning-regularization-techniques/)，原作者保留版权。
int()函数常用来把其他类型转换为整数，例如： >>>int(3.2) 3 >>>int(1/3) 其实，int是Python内置类型之一，之所以能够当作函数来用，是因为它提供了构造方法。另外，它还提供了第二个参数支持更多功能，例如： >>>int('1111', 8) 585 上面的问题是不是很熟悉呢？这也是我的15个读者群入群门槛问题之一，但是很多人进不来，说题不会做，不会做不要紧啊，随便在任何Python开发环境中执行一下就可以了，如果这还不会的话，你很可能是个假读者，或者还不了解Python，没入
int()函数常用来把其他类型转换为整数，例如： >>> int(3.2) 3 >>> int(1/3) 0 其实，int是Python内置类型之一，之所以能够当作函数来用，是因为它提供了构造方法。另外，它还提供了第二个参数支持更多功能，例如： >>> int('1111', 8) 585 上面的问题是不是很熟悉呢？这也是我的15个读者群入群门槛问题之一，但是很多人进不来，说题不会做，不会做不要紧啊，随便在任何Python开发环境中执行一下就可以了，如果这还不会的话，你很可能是个假读者，或者还不了解Py
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（Radical Basis Function,RBF）方法。1988年，Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络，属于前向神经网络类型，它能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络。输入层由信号源节点组成；第二层为隐含层，隐单元数视所描述问题的需要而定，隐单元的变换函数RBF是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数；第三层为输出层，它对输入模式的作用做出响应
深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播，也有被Deepmind青睐的正向传播，以及以BAM网络背后的双向传播，本文将对这些训练方法进行简单的探讨，如果你有兴趣，欢迎留言。 1. 典型的BAM网络 深度学习目前非常火爆，追踪溯源，深度学习源于神经网络。BP神经是反向误差训练的典例。因为反向传播需要计算每个参数的梯度，从而能够使用各种梯度下降方法来更新参数。 但是，相比于正向传播，反向传播能解决大部分问题，统领深度学习的天下吗？ 双向传播，其中最为典型的还属BAM网络。下图是其简单原理的展现。 当向其中
推荐理由 对于机器学习算法的盘点，网上屡见不鲜。但目前，还没人能结合使用场景来把问题说明白，而这一点正是本文的目的所在。 在文章中，作者将结合他的实际经验，细致剖析每种算法在实践中的优势和不足。 本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。尽管人们已做过不少盘点，但始终未能给出每一种算法的真正优缺点。在这里，我们依据实际使用中的经验，将对此详加讨论。 归类机器学习算法，一向都非常棘手，常见的分类标准是这样的：生成/判别、参数/非参数、监督/非监督，等等。 举例来说，Scikit-Learn
机器学习分为很多个领域，其中的连接主义指的就是以神经元（neuron）为基本结构的各式各样的神经网络，规范的定义是：由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系统对真实世界的刺激作出的交互反应。而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分，本篇就将介绍基本的神经元模型、感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用（注意，本篇介绍的内容只是当下流行的深度学习的铺垫，因此只使用了无GPU加速的相应模块，关于深度学习的知识、当下流行的深度学习方法及相应的可GPU加速的训练方法将在后续的博文中陆续介绍）
有时候，你并不需要指定一个类型是等/子/超于另一个类，你可以通过转换这个类来伪装这种关联关系。一个视界指定一个类型可以被“看作是”另一个类型。这对对象的只读操作是很有用的。
虽然其规模巨大，但成功的深层人工神经网络可以获得训练和测试集非常小的性能差异。 传统知识认为这种小的泛化误差归功于模型的性能，或者是由于在训练的时候加入了正则化技术。 通过广泛的系统实验，我们展示了这些传统方法如何不能解释，而为什么大型神经网络能在实践中推广。具体来说，实验建立了用随机梯度方法训练的图像分类的最先进的卷积网络，能容易地拟合训练数据的随机标记。这种现象在质量上不受显式正则化的影响，即使我们用完全非结构化的随机噪声替换真实图像，也会发生这种现象。 我们用理论结构证实了这些实验结果，表明简单的深度两个神经网络一旦参数数量超过了实际数据点的数量，就已经具有完美的有限样本表达能力。 论文通过与传统模型的比较来解释我们的实验结果。
在人工智能机器学习中，很容易将“验证集”与“测试集”，“交叉验证”混淆。
在Python中，实际上一切都是对象，我们使用的内置数据类型，本质上也是类的实例化。例如：
经典的BP神经网络通常由三层组成: 输入层， 隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关，输出层的个数与类别数相同， 隐含层的层数与神经元数均可以自定义.
在本文中，我们将介绍超参数优化，然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果。
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