人们对 AI 的热情重新燃烧起来，图像分类竞赛吸引了媒体的眼球。硅谷坐拥海量数据，首次达到可以让神经网络发挥作用的程度。 到了 2015 年，AI 研究已经占据了财富 500 强公司的大笔预算。...我感觉这是不可持续的。当然，神经网络预测的效率比它训练出来的要高得多。然而，我认为，为了实现人们在神经网络上的野心，神经网络需要更多训练，消耗的能量、成本将指数级增长。...当然并非所有使用「机器学习」或「AI」的企业实际上使用的是「深度学习」。一个好的数据科学家可能会受雇去构建神经网络，但是在她真正研究这个问题时，构建朴素贝叶斯分类器似乎更合适。...如果想对文本信息进行分类，你或许想使用朴素贝叶斯分类器。如果尝试优化交通网络，你或许应该使用离散优化。不用管同辈压力，你可以对卷积模型抱着适当的怀疑态度，并质疑它的正确性。...不要尝试为自己的问题寻求一种通用的 AI 解决方案，因为你找不到的。 我们的想法真的是点积吗？哲学 vs 科学 本文最后，我想说比起科学问题，这更像是一个哲学问题。
以图7中的小精灵为例，我们将这样设置： 妙蛙草：草 波波：一般 大钢蛇：钢 菊石兽：岩石 模型训练 选择模型 我将通过卷积神经网络实现对数据集的预测。首先，我们来了解一下神经网络。...神经网络的卷积层实际上就是通过巧妙的方式来实现神经元之间的连接关系，进而实现一种分类器，其能够通过有监督学习来识别这些特殊的滤波器。...但在卷积神经网络中，我们会让训练算法自动找到特殊结构的滤波器，并能通过多级组合来表示越来越复杂的高级特征。 我们的神经网络结构 对于精灵分类任务，我使用了一个四层的卷积神经网络。...因此，我将整个精灵的全部图像集合都分配给同一个数据集，而不是将精灵图像随机划分。也就是说，如果喷火龙被分配给验证集，那么它的所有图像将被分在验证集，这样就可以消除了模型高估的问题。...△ 图16：第一个模型对训练集的分类性能 好激动，所有的精灵分类都是完全正确的！但是这些指标代表这个网络模型的预测性能吗？
在点云分类任务中，可直接利用特征向量训练SVM或者多层感知机来进行分类，而在以点为单位的点云分割或者分块任务中，需要结合每一点的局部特征和全局特征进行特征融合和处理，实现逐点的分类。...PointNet中把经过特征对齐之后的64维特征看成是点的局部特征，把最后的1024维特征看成是点的全局特征，因此通过一个简单的拼接，把局部和全局的特征捆绑在一起，利用多层感知机进行融合，最后训练分类器实现逐点的分类...PointNet是第一个可以直接处理原始三维点云的深度神经网络，这种新颖的网络设计可以直接对原始点云进行处理，进而完成高层次的点云分类和语义分割的任务，而且完全依赖于数据。...A：和其他网络的输入一样，输入点云数据需要做零均值的归一化，这样才能保证比较好的实验性能。 Q:深层神经网络处理三维离散点云的难点在哪里？PointNet是如何解决这些难点的？...在本篇文章中，我使用了深度神经网络中的常用对称函数 :Max Pooling 来解决无序性问题，使用共享网络参数的方式来处理输入维度的变化，取得了比较好的效果。
图 1：Kaggle 冰山分类挑战赛的任务目标是建立一个图像分类器，将输入卫星图像划分为冰山或者船 问：你好，David，十分感谢你能接受我的采访，也恭喜你们在冰山图像分类挑战赛中取得第一名的好成绩。...我对深度学习领域的前沿研究和实际应用都很感兴趣，我认为 Kaggle 是一个非常棒的平台。通过比赛，我能保持对前沿技术的掌控能力，可以在合适的场景下尝试新的技术。...答：冰山分类挑战赛是一个图像二分类问题，这个比赛要求参赛者在卫星图像中将船和冰山区分开来。这项工作在能源勘探领域尤为重要，它让我们能够识别并且避开类似浮冰这样的威胁。...我们最后再次训练了许多和之前一样的卷积神经网络结构，但是这里我们仅仅是使用了一开始通过无监督学习挑选出的原始数据的子集作为输入，这同样也提高了我们模型的性能。 ?...说实话，这个数据集对于图像分类问题来说是相当小的，所以我们担心过拟合会是一个很大的问题。为此，得确保所有的模型都要经过4折交叉验证，尽管这会增加计算开销，但是却能降低过拟合的风险。
如果你正在读这篇文章，那么很可能你已经知道什么是神经网络，什么是激活函数，但是，一些关于机器学习的入门课程并不能很清楚地说明，为什么我们需要这些激活函数。我们需要它们吗?...它们通常被可视化地表示为一个类似图表的结构，如下图所示: 如上图所示，神经网络有3层:输入层、隐藏层、输出层，共3、4、2个神经元。输入层的节点数量与数据集的特性数量相同。...然后，下一层的神经元将前一层线性分类器计算的值作为输入，然后计算这些值的加权和，依此类推。我们希望，通过以这种方式结合线性分类器，我们可以构建更复杂的分类器，可以代表我们的数据中的非线性模式。...让我们看看下面的例子数据集: 这个数据集不是线性可分的，我们不能将一个类从另一个通过一条线分开。但我们可以通过使用两条线作为决策边界来实现这种分离。...所以，不管我们用了多少层或多少神经元，按照我们目前的方式，我们的神经网络仍然只是一个线性分类器。 我们需要更多的东西。
在CPU上训练神经网络需要很长时间，而普通的GPU可以使一个简单的神经网络（例如深度学习）快50-70倍。 我不喜欢网格搜索。 我这样做相当于手动。...卷积神经网络中最好的实现之一。...我的问题是机器学习和深度学习技巧/算法对营销研究或业务问题有用吗？ 例如，如何解释一个神经网络的输出到客户端是有用的？有什么资源可以参考吗？...然后一些统计数据也有帮助。 像平均值、频率、标准偏差等。 35.可以分享你以前的解决方案吗？ 看一些代码和一些没有（只是一般的方法）。 36.你需要多长时间来建立你的第一个机器学习预测器？...37.你可以推荐一些知识竞赛吗，不一定在水平上竞争如kaggle但是可以为你的技能打基础？ titanic和数字识别器都是很好的比赛来开始。titanic更好，因为它假定一个平面文件。
有鉴于此，“AI”的定义受到广泛争议也就不足为奇了。我喜欢Geoffrey De Smet的定义，该定义指出AI解决方案适用于具有不确定性答案和/或不可避免的误差范围的问题。...2010年之后，人工智能的兴起仅仅是掌握了一类新的任务：分类。更具体地说，由于神经网络的存在，科学家已经开发出有效的方法来分类大多数类型的数据，包括图像和自然语言。...当然，并不是所有使用“机器学习”或“人工智能”的公司实际上使用了“深度学习”。 一个好的数据科学家可能被雇佣来构建一个神经网络，但当她真正研究这个问题时，她觉得构建一个朴素的贝叶斯分类器可能更合适。...在这基础上，为这个特定问题提供一个直观的解决方案路径。如果你要对文本消息进行分类，可能需要使用朴素贝叶斯分类器。如果你试图优化你的运输网络，可能需要使用离散优化。...我们的每一个想法和感觉都仅仅是一堆数字以线性代数的方式被乘法和加法吗？难道我们的大脑仅仅是一个神经网络，整天只是在做点积吗？这听起来像是毕达哥拉斯的哲学把我们的意识降维到了一个数字矩阵。
但是你的神经网络输出认为它是品牌B的汽车！使用先进的神经网络不是应该有95%的正确率吗？我不是夸大其词，类似的事情在过去也发生过。 ? 福特汽车（品牌A），但面向右侧 为什么会发生这种现象?...对上面的汽车类型分类器来说，一个最简单的解决办法就是为数据集中的每种类别都添加朝向不同方向的汽车照片。更好的办法是，你只需要将现有的数据集中的照片水平翻转，使汽车朝向另一侧。...关键是， 在使用增强技术的同时，我们必须确保不增加无关的数据.。 这样做真的值得吗？ 你也许正期待着能有一些结果来。有道理，我也做了这一点。让我先通过一个小示例来证明数据增强的确能够产生作用。...在参考这个 VGG19 实现（https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg）的基础上，我用TensorFlow实现了我们的第一个神经网络（https://github.com...它内部实现了转移学习和数据扩充，可以用最少的数据量提供最佳的结果。所有你需要做的只是上传的数据到他们的网站，并等待他们的服务器训练完毕就可以了(通常约30分钟)。
神经网络三次兴起： 第一次，控制论时代，1958年，感知器诞生，能分类，但解决不了异或问题； 第二次，联结主义时代，BP网络诞生，加非线性激活函数，解决了异或，但受限于理论不完善（局部最优，黑盒）+数据少...水果在平板上的坐标就是输入数据，维度是2，即x1和x2，线性可分，一个分类器就行；线性不可分的三角形区域，就得综合3个二分类器的结果，即y1、y2和y3围成的区域。其实，这就是有3个神经元的隐含层。...有更多神经元的神经网络可以表达更复杂的函数。然而这既是优势也是不足，优势是可以分类更复杂的数据，不足是可能造成对训练数据的过拟合。 ?...从另一方面来说，如果训练一个大的网络，你将发现许多不同的解决方法，但是最终损失值的差异将会小很多。所有的解决办法都差不多，而且对于随机初始化参数好坏的依赖也会小很多。...回到正题，对神经网络这样的模型来说有两条很明显的途径，一条是我们把模型变深，一条是我们把它变宽，但是如果从提升复杂度的角度，变深会更有效。
循环神经网络: 您将学习循环神经网络如何从时间序列等数据序列中进行学习的，并构建一个循环神经网络，从文本中学习并一次生成一个字符的新文本。...“与”到“或” 你能猜出从“与”感知器到“或”感知器应该怎么做么？ 这里有两种从“与”感知器到“或”感知器的方法，它们可以通过增加权重或减少偏差的大小来实现。 异或(XOR)感知器: ?...神经网络的输入来自第一个节点。输出来自最后一个节点。 下面的多层感知器计算XOR。每个感知器都是AND，OR和NOT的逻辑运算。但是，感知器A，B和C并不表示它们的操作。...因为该点在正区域，为了使其分类，我们必须从线的坐标中减去点和偏差，如图中所示。 但是这样做会给图形带来巨大的变化，可能会意外地错误地分类另一个点。...我有一个问题，如果你试图对英文字母中的所有字母进行分类，你能猜出输出层中有多少个节点吗？ -- - 26 前馈： 前馈过程是神经网络中用于将输入转化为输出的过程。 ?
在处理新问题或新方法前，我都会用想想下面这五个问题。 问题一： 先不管神经网络，一个没有先验知识、只受过你的数据集训练的人能解决这个问题吗？...这些方法的好处在于，人类只需要研究很小部分数据就可以了，机器会学会把它运用到大范围的示例中。 但是在现实世界中，问题不总是含有可以被优先识别的模式。...但是，一个对美国并不熟悉的人，可能就不知道答案是什么了。 你会发现，你创建的神经网络也没有能力解决这个问题，因为在语言应用这方面，没有特定的缩写规则可以供神经网络去模仿。...假设你正在构建一个二分的图像分类器，来检查文档中的文本是计算机打印的还是手写的。...之后，就可以运行你的分类器了。不要高兴得太早，虽然目前它的训练准确率已经超过了99%，但当我们用实际场景来测试时，分类器表现并不好。这是为什么呢？
我们人类可以很容易解决这个分割的问题，但是对于计算机程序来说却是个挑战。一旦图像 被分割，那么程序需要把每个单独的数字分类。例如，我们想要我们的程序能识别上面的第一 个数字 ? 是 5。...我们将专注于编程解决第二个问题，分类单独的数字。这样是因为，一旦你有分类单独数字的有效方法，分割问题是不难解决的。有很多途径可以解决分割的问题。...这种方法的思想是，如果分类器有问题，那么很可能是 由于图像分割出错导致的。这种思想以及它的变化形式能够比较好地解决分割问题。...这样做难 道效率不低吗?最终的判断是基于经验主义的:我们可以实验两种不同的网络设计，结果证明 对于这个特定的问题而言，10 个输出神经元的神经网络比 4 个的识别效果更好。...但是这个启发性的方法通常很有效，它会 节省你大量时间去设计一个好的神经网络结构。 练习 1. 通过在上述的三层神经网络加一个额外的一层就可以实现按位表示数字。
所有的数据、实现代码、结果，以及对所有步骤做出解释的 Jupyter Notebook 都可以在一个 GitHub 库找到： 数据准备 数据集特征 我将使用游戏精灵来训练模型。...一个神经网络里的卷积层只是一种聪明的排列神经元及其相互连接的方式，以实现能够通过监督学习识别这些滤波器的架构。...，但是在卷积网络中，我们让训练算法去找到那些滤波器，并在后续层中将其组合起来以实现越来越复杂的特性。...我们的神经网络的架构 对于我们的精灵宝可梦分类的任务，我使用了一个不太深的卷积网络 ? 图 16：在本文中使用的神经网络的架构 图像的每一层在我们的卷积网络中表示为一个层。...第一个训练获得的结果在图19中给出（参见框1表现度量查看解释）。 ? 图19：第一次尝试中训练集的表现 结果令人吃惊！我们得到的所有分类都是正确的！但是这些指标能很好地估计未知数据的模型性能吗？
在每一层上，神经网络对数据进行转换，同时生成新的向量表示。我们可以通过这些向量表示观察相应的数据，同时也可以看到神经网络对数据的分类过程。...其中，比较困难的部分是，如何理解从一个向量到另一个向量的变化过程。但是好在神经网络具有诸多良好的性质，使这一问题非常容易解决。 神经网络中存在各种各样不同的层。...当x>−1/2时，其中一个隐藏层被激活；在x>1/2时，另一个隐藏层会被激活。当第一个隐藏层而不是第二个被激活时，我们可以知道我们处在A状态。 流形假设 这与图像数据等这些真实的数据集有关系吗？...总之，这样的链接看起来似乎可以在现实数据中存在。 链接和节点都是一维流形，但是我们需要4维的流形才能将它们解开。类似地，我们可能需要更高维的空间以解开n维流形。...如果有一点点的数据流形与其他部分的流形相互缠绕，那么对我们来说，是不是一个问题呢？似乎，即使存在这样的问题，我们也应当能够得到良好的分类结果。
Semantics3是一家2012年成立的数据科学初创公司，它创建了一个数据库，跟踪产品在网上的销售过程，为零售商提供数据。...在处理新问题或新方法前，我都会用想想下面这五个问题。 问题一： 先不管神经网络，一个没有先验知识、只受过你的数据集训练的人能解决这个问题吗？...这些方法的好处在于，人类只需要研究很小部分数据就可以了，机器会学会把它运用到大范围的示例中。 但是在现实世界中，问题不总是含有可以被优先识别的模式。...假设你正在构建一个二分的图像分类器，来检查文档中的文本是计算机打印的还是手写的。...之后，就可以运行你的分类器了。不要高兴得太早，虽然目前它的训练准确率已经超过了99%，但当我们用实际场景来测试时，分类器表现并不好。这是为什么呢？
当我们刚开始学习数据科学时，这种方法尤为有用。 尝试从无到有地实现一个神经网络，你将会明白很多有趣的事情。但是当需要为现实世界的数据集构建深度学习模型时，这还是一个不错的主意吗？...值得庆幸的是，我们现在已经有了易于使用的开源深度学习框架，旨在简化复杂和大规模深度学习模型的实现。使用这些神奇的框架，我们可以实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。...用Google搜索一下就能知道：卷积神经网络（CNNs）对于这类图像分类任务十分有效。 我们要做的工作就是实现这个模型，对吗？...我喜欢TensorFlow的原因有两点：它完全是开源的，并且有出色的社区支持。TensorFlow为大多数复杂的深度学习模型预先编写好了代码，比如递归神经网络和卷积神经网络。...还记得我们说过TensorFlow是目前最常用的深度学习框架吗？但是如果考虑到数据科学家和开发者们拥抱Facebook的PyTorch的速度，那它可能很快就要落伍了。
我还常常会见到另一个问题——神经网络需要强大的计算能力，那么当问题中只是存在一些细微差别时，使用神经网络真的值得吗？问题的答案很简单——值得！...这些不同类型的神经网络是深度学习革命的核心，为无人机、自动驾驶汽车、语音识别等应用提供了推动力。 ? 人们自然会联想到——机器学习算法难道不能做到吗？...要从图像中手动提取特征的话，就要对该主题和领域有深入的了解。这是一个及其耗时的过程。有了深度学习，我们就可以实现特征工程自动化了！ ?...3、多层感知器面临的挑战 在利用MLP解决图像分类问题时，首先要将二维图像转换成一维向量，然后再对模型进行训练。这样做有两个缺点： （1）随着图像尺寸的增大，可训练参数的数量会急剧增加。 ?...MLP：图像分类 在上述情况下，如果图像的大小为224*224，那么在只有4个神经元的第一个隐藏层中的可训练参数就是602112，这可不是个小数目！ （2）MLP会丢失图像的空间特征。
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