道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众
自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
先固定当前的正态分布不变，获取每个点由每个数据点生成的概率。然后固定改生成概率不变，根据数据点和生成概率，获取更佳的正态分布，如此循环反复，直至参数收敛。得到合理的一组正态分布。
想比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特征变量关联则是利用各种相关性分析来找到变量之间的关系。
clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位：万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位：万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位：万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位：万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位：万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输
A Conceptual Consideration of the Free Energy Principle in Cognitive Maps: How Cognitive Maps Help Reduce Surprise
人工神经网络定义：由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，功能取决于网络的结构、连接强度及个单元处理方式。
论文标题：A Mesoscale Plasticity for Efficient AI Learning
许多机器学习方法（如典型的监督式学习）是基于有效地函数优化，并且，使用误差的反向传播（Werbos, 1974; Rumelhart et al., 1986）来计算任意参数化函数的梯度的能力是一个很关键的突破，这在下文我们将详细描述。在假设1中，我们声称大脑也是，至少部分是，优化机（optimization machine，指具有优化函数能力的装置）。但是，究竟说大脑可以优化成本函数是什么意思呢？毕竟，许多自然界中的许多过程都可以被视为优化。例如，物理定律通常被认为是最小化一个动作的功能，而进化优化的是复制基因（replicator）在长时间尺度上的适应性。要明确的是，我们的主张是：（a）大脑在学习期间具有强大的信用分配机制，允许它通过调整每个神经元的属性以提升全局输出结果，以此来优化多层网络中的全局目标函数，以及（b）大脑具有确定哪些成本函数对应其哪些子网络的机制，即，成本函数是高度可调的，这是由进化逐步形成并与动物的生理需求相匹配。因此，大脑使用成本函数作为其发展的关键驱动力，就像现代机器学习系统一样。
本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
在前文中，我们提到了基线估计的背景，标准定义，以及目前常用的手段[1]。从本文开始，我们将针对前文提到的手段，详细论述具体的算法如何应用到生产环境中。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
神经网络常用激活函数： 线性函数： 阈值函数： S形函数： 双极S形函数： S形和双极S形函数图像为： 网络模型分类： 前馈神经网络： 反馈神经网络： 自组织网络： 学习方式分类： 有监督学习： 无监督学习： BP（Back Propagation）神经网络： 符号： BP算法步骤：
1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;
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机器学习脉络（高清图片微信后台回复：“脉络”获取） 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Lin
生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型，是最近两年十分热门的一种无监督学习算法。生成对抗网络(GAN)由两个重要部分构成：生成器和判别器。
概要：人工神经网络简称神经网络，是基于生物学中神经网络的基本原理。 一、人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的
下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出，随着数据量的增加，深度学习算法的性能也随之提升。
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人工智能之机器学习体系汇总 此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，理清机器学习脉络。 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant 线性回归 Linear regression Logistic回归 Logistic regression 多项Logistic回归 Multinomial logistic regression 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes classifier 感知 Perceptron
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。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | Chelle 曾维新 校对| Sophie 时间轴&压制 | 毯子 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第四集，讲解神经网络背后的数学原理。 本期视频时长11分钟，来不及看视频的小伙伴，可以先拉到视频下方看文字部分。 后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进，陆续汉化推出。 全部课表详见： https://github.com
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 监督学习 Supervised learning 人工神经网络 Artificial neural network 自动编码器 Autoencoder 反向传播 Backpropagation 玻尔兹曼机 Boltzmann machine 卷积神经网络 Convolutional neural network Hopfield网络 Hopfield network 多层感知器 Mul
自组织神经网络(self-Organization Mapping net,SOM)是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织神经网络是神经网络最富有美丽的研究领域之一，它能够通过其输入样本学会检测其规律性和输入样本相互之间的关系，并且根本这些输入样本的信息自适应调整网络，使网络以后的响应与输入样本相适应。竞争型神经网络的神经元通过输入信息能够识别成组的相似输入向量；自组织神经网络通过学习同样能够识别成组的相似输入向量，使那些网络层中彼此靠得很近的神经元对相似输入向量产生响应。与竞争型神经网络不同
目前人工智能的主要学派有下列三家： (1) 符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理
神经网络具有很强的学习能力和自适应自组织能力，而且随着隐含层的数量增大学习能力也将变得更强，因此目前很多场景都使用神经网络，比如深度学习，我们更熟悉的就是阿法狗。
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
1.竞争神经网络函数 1.1创建函数 1.1.1 newc函数 newc函数用于创建一个竞争层，这是一个旧版本的函数，现在用competlayer函数代替。函数调用格式： net = newc(range,class,klr,clr); 其中，class是数据类别个数，也是竞争层神经元的个数；klr和clr分贝是网络的权值学习速率和阈值学习速率。竞争型网络在训练时不需要目标输出，网络通过对数据分布特性的学习，自动地将数据划分为制定类别数。 返回参数net是一个新的竞争层。该网络采用negdist作为权值函数
_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
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。
新生婴儿立即表现出对物体、数字、人和语言的复杂知识,这一事实驳斥了这样的假设,即他们的大脑只不过是吸收环境强加给他们的任何东⻄的空白板、海绵。一个简单的预测随之而来:如果我们可以解剖新生儿的大脑,我们应该在出生时甚至更早的时候观察到与这些主要知识领域相对应的组织良好的神经元结构
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
接上文。 ⑦ 第六章 近邻法 三种近邻法 近邻法是模板匹配 全部样本作为代表点 近邻法的计算量 近邻法的错误率 两个样本集搜索规则 压缩近邻法的步骤 ⑧ 第七章 主成分分析（PCA） 主
参加完2017CCAI，听完各位专家的演讲后受益匪浅。立志写“人工智能之机器学习”系列，此为开篇，主要梳理了机器学习方法体系，人工智能相关趋势，Python与机器学习，以及结尾的一点感恩。 Githu
Simon Haykin 于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，目前为加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授、通信研究实验室主任。他是国际电子电气工程界的著名学者，曾获得IEEE McNaughton金奖。他是加拿大皇家学会院士、IEEE会士，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多部标准教材。
问题导读 1.哪些问题阻碍了人工智能的发展？ 2.这些问题出现的原因是什么？ 导读 当今科学虽然非常发达了，但还是没能很好的理解和解释我们的世界。三个基本问题仍然困扰着我们：最小的是什么，最大的是什么和意识是什么。所谓最小，即最小的物质是什么。虽然我们证明了上帝粒子，快要证明各种粒子的统一和完备性了。但再往小了看呢，这些基本粒子又是什么组成的？这一层一层分析下去，是否有尽头？我们还要不断的了解更小粒子、逼近真理。所谓最大，我们可视的宇宙之外是什么？我们可视的宇宙之内，看不见的暗物质、暗能量是什么
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 1.监督式学习：
人工神经网络是是类似于人类神经系统功能的计算模型。有几种人工神经网络是基于数学运算和确定输出所需的一组参数来实现的。让我们来看看吧: 1.前馈神经网络-人工神经元 这个神经网络是人工神经网络最简单的形
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。
【用于智能车辆系统的结构化轮廓和空间信息道路检测的优化卷积神经网络】“据说道路检测是遥感分析中的一个主要研究领域，由于数据的复杂性，它通常很复杂，因为它在外观上有所不同，类间和类内差异较小，这往往会导致道路提取中的错误和差距”。此外，大多数监督学习技术都存在人工标注价格高或训练数据不足的问题。因此，拟引入一种新的道路检测模型。这项工作利用了一个基于VGG网络体系结构的连体完全卷积网络（称为“s-FCN-loc”），该网络考虑了语义轮廓、RGB通道和位置，从而可以在精确分割道路区域之前进行。作为主要贡献，我们进行了超像素分割，将RGB图像作为FCN网络的输入，并将图像的道路区域设置为目标。此外，使用AND运算对分割输出进行融合，以获得准确检测道路区域的最终分割输出。为了使检测更加准确，FCN的卷积层通过一种新的改进模型（称为面向距离的海狮算法（DSLnO）模型）进行优化选择。所提出的DSLnO+FCN模型实现了最小的负测度值，准确率比传统方法高8.2%。最后，在KITTI道路检测数据集上对该方法进行了评价，取得了较好的效果。对积极措施和消极措施进行了分析。
【新智元导读】本文是利物浦大学张嘉伟向新智元的投稿，原文首发于知乎。他翻译了论文“Toward an Integration of Deep Learning and Neuroscience”并写下
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人们
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。爱吧机器人网认为，将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时
本文主要介绍了人工智能之机器学习算法体系，包括监督学习、非监督学习、强化学习等，以及使用Python进行机器学习的实践。同时，本文还介绍了一些人工智能相关的趋势，如深度学习、AI战胜人类等。最后，作者表达了自己对人工智能的感想，认为人工智能虽然已经取得了很多成就，但仍然有很大的发展空间。
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
2017年5月17日收到；已于2017年9月18日收到修订版；2017年9月18日接受
学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样
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