从零开始:教你如何训练神经网络

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从零开始:教你如何训练神经网络

作者从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后,本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外,本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。

本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解,处理神经网络的基础概念外,这篇文章还描述了梯度下降(GD)及其部分变体。此外,该系列文章将在在后面一部分介绍了当前比较流行的学习算法,例如:

动量随机梯度下降法(SGD)

RMSprop 算法

Adam 算法(自适应矩估计)

遗传算法

作者在第一部分以非常简单的神经网络介绍开始,简单到仅仅足够让人理解我们所谈论的概念。作者会解释什么是损失函数,以及「训练」神经网络或者任何其他的机器学习模型到底意味着什么。作者的解释并不是一个关于神经网络全面而深度的介绍,事实上,作者希望我们读者已经对这些相关的概念早已了然于心。如果读者想更好地理解神经网络具体是如何运行的,读者可以阅读《深度学习》等相关书籍,或参阅文末提供的相关学习资源列表。

本文作者以几年前在 kaggle 上进行的猫狗鉴别竞赛(https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats)为例来解释所有的东西。在这个比赛中我们面临的任务是,给定一张图片,判断图中的动物是猫还是狗。

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向开发者砸钱,百度要构建自己的AI生态护城河

进入年底,百度牟足劲希望在人工智能战略上再造一波声势。

日前百度在北京办了场AI开发者实战营,这是今年继深圳、成都、杭州、上海、广州之后的第五站。百度在会上宣布了“百度AI加速器”开营,这是个孵化器性质的机构,通过技术输入和资源倾斜,百度希望以资本的方式构建自己的生态护城河。

加速器第一期招募了包括光珀智能、鲲云科技、至真互联在内22个创业团队,涉及智能家居、智慧农业、智慧医疗、智慧司法、智能客服、AI芯片、汽车服务等多个领域。

在抢开发者这件事上,百度最近一年的动作很多,这家AI巨头最大的筹码是技术。具体而言,百度开放的重点是语音、图像、人脸、UNIT、AR、PaddlePaddle。今年早些时候,百度曾先后推出“机器人视觉解决方案”、“人脸硬件合作伙伴计划”、“人脸识别接口新计费模式”,并宣布“语音技术全系列接口永久免费开放”。

在免费开放技术接口这件事上,百度是动了真格的,目前一共开放了超过80项跟AI相关的技能。

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