1.对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果（请粘贴2种方法分类效果图），哪种效果更好，分析原因。
关于神经网络中隐藏层的层数和神经元个数充满了疑惑。刚好看到一篇文章很好地答疑了，分享给大家~
目前在NLP领域，出彩的预训练模型的新工作，几乎都是基于BERT的改进，前面我们就介绍了XLNET。今天我来介绍一个更新的工作，相比于BERT，它更轻量，效果也要好。
overflow属性指定了如果内容溢出一个元素的框(超出其高度及宽度)时,会发生什么.
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感谢粉丝：疯琴，以下分享是疯琴在学习《Python神经网络》时的笔记，总结得很棒，感谢疯琴的乐于分享精神，相信系列笔记一定会帮助到大家。
根据去哪儿（http://www.qunar.com/）输入框点击按钮而写 实现功能效果： 1、点击按钮，相应层显示，点击层以外的部分层隐藏; 2、重复点击按钮时，按钮附属层显示时变隐藏，反之亦然; 3、如果一个页面上有两个以上这种效果，层会有互斥效果; <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Default5.aspx.cs" Inherits="Default5" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C/
FM能够有效的发现二阶组合特征，但存在的问题在于，FM捕获的二阶组合特征是线性组合的（其表达式就是线性组合），无法捕获非线性组合特征。现在深度神经网络可以发现非线性的组合特征，例如谷歌的Wide&Deep，微软的DeepCross，但对于这些深度网络，存在的缺点是很难训练。本文提出NFM模型，其能将FM模型捕获的二阶线性组合特征以及神经网络捕获的高阶非线性组合特征组合起来。NFM比FM更具表现力，因为FM可以被看作是NFM不含隐藏层的特例。
除了上一篇文章介绍的权重衰减法，深度学习常用的缓解过拟合问题的方法还有丢弃法。本文介绍倒置丢弃法及其实现。
链接:https://www.jianshu.com/p/1405932293ea
Albert是A Lite Bert的缩写，确实Albert通过词向量矩阵分解，以及transformer block的参数共享，大大降低了Bert的参数量级。在我读Albert论文之前，因为Albert和蒸馏，剪枝一起被归在模型压缩方案，导致我一直以为Albert也是为了优化Bert的推理速度，但其实Albert更多用在模型参数（内存）压缩，以及训练速度优化，在推理速度上并没有提升。如果说蒸馏任务是把Bert变矮瘦，那Albert就是把Bert变得矮胖。正在施工中的文本分类库里也加入了Albert预训练模型，有在chinanews上已经微调好可以开箱即用的模型，同时支持领域迁移对抗，半监督，降噪，蒸馏等其他模型优化项，感兴趣戳这里>> SimpleClassification
BN作用： 加速收敛 控制过拟合，可以少用或不用Dropout和正则 降低网络对初始化权重不敏感 允许使用较大的学习率 一、如何加速收敛？ 通过归一化输入值/隐藏单元值，以获得类似的范围值，可加速学习。 限制了在前层的参数更新会影响数值分布的程度，使层的输出更加稳定，神经网络的之后的层就会有更坚实的基础（减弱了后层的参数因前层参数发生变化而受到的影响） 减弱了前层参数的作用与后层参数的作用之间的联系，使得网络每层都可以自己学习，稍稍独立于其他层，有助于加速整个网络的学习。 二、为什么说BN也会起到一定的正
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错. 1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理 BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了,也是一种比较给力的非线性的可微分函数进行权值修正和调整的多层前馈人工神经网络
该文介绍了神经网络的基本原理、发展历程、常见网络结构、超参数调优、训练技巧、模型评估与部署等内容。详细讲解了神经网络在工业界的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。同时，文章还对未来神经网络的发展方向进行了探讨，涉及技术路线、可解释性、计算效率等方面。
目前神经网络为很多业务带来了巨大的提升，但是对于神经网络的解释性，以及在某些表格数据的效果不如树模型依旧存在很多可以研究的方向，今天就看看Netflix如何基于GBDT的思想来设计梯度提升决策树网络，文章简单，idea也很有启发。大家做数据问题或者竞赛的时候也可以尝试尝试这种方案！
原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。
来源：CrossValidated 编译：weakish 深度网络，顾名思义，就是有“很多”层的网络。 那么到底多少层算深度呢？这个问题可能没有一个明确的答案。某种意义上，这个问题类似“有多少粒沙子才能算沙丘”。但是，一般而言，我们把有两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度网络。相反，只有一个隐藏层的网络通常被认为是“浅度网络”。当然，我怀疑我们也许会经历网络层数的通货膨胀。十年之后，人们也许会认为10层隐藏层的网络都是“浅度网络”，只适合幼儿园小孩做练习用。非正式的说法，“深度”暗示应对这样的网络比较困难。
通常而言，在预训练自然语言表征时增加模型大小可以提升模型在下游任务中的性能。但在某些情况下，由于 GPU/TPU 内存限制、训练时间延长以及意外的模型退化等原因，进一步增加模型大小的难度也随之增加。
前面几个小节都讲了神经网络的一些东东，因为神经网络在机器学习中的地位实在是太重要了，所以需要单独一节把前面学到的事总结一下。
转自: https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215
本文介绍了推荐系统中基于受限玻尔兹曼机的深度学习方法，包括RBM、受限玻尔兹曼机、对比散度、线上模型融合等，并详细阐述了如何将RBM应用到推荐系统中，以及利用对比散度进行模型训练。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
word2vector已经成为NLP领域的基石算法。作为一名AI 从业者，如果不能主动去熟悉该算法，应该感到脸红。本文是一篇翻译的文章，原文链接是：http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ 如果你的英语很好，强烈建议直接阅读原文。这篇文章写的非常好，简明扼要，语言流畅。是我认为入门word2vector的最好文章，没有之一。当然，我也不是生硬的翻译，而是理解之后按照自己的逻辑再写出来，希望能更加清晰一些。
这么久了，早就忘记了 Batch Normalization 的具体内容了，只依稀记得是有点正则化的效果的。之前学习吴恩达课程的时候，采用的是手写笔记的方式，但是我并没有把它带到学校来，无法及时查看及复习。这就是手写笔记的弊端。所以，今天特意再次整理 Batch Normalization 的相关知识，如下几点所示：
模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署，解决Bert太大，推理太慢的问题。因此用一个小模型去逼近大模型的效果，实现的方式一般是Teacher-Stuent框架，先用大模型（Teacher）去对样本进行拟合，再用小模型（Student）去模仿Teacher。
神经网络的结构与逻辑回归类似,只是神经网络的层数比逻辑回归多了一层,多出的中间一层叫隐藏层,那么,神经网络的计算就相当于多进行一次逻辑回归的计算
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。 读完本文之后，你将了解： dropout正则化的原理 如何在输入层使用dropout 如何在隐藏层使用dropout 如何针对具体问题对dropout调优 神经网络的Dropout正则化 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropou
是在整个 mini-batch 上进行计算,但是在测试时,你不会使用一个 mini-batch 中的所有数据(因为测试时,我们仅仅需要少量数据来验证神经网络训练的正确性即可.)况且如果我们只使用一个数据,那一个样本的均值和方差没有意义,因此我们需要用其他的方式来得到 u 和
在移动端中，如果我们使用了一个固定定位的遮罩层，且其下方的dom结构的宽度|高度超出屏幕的宽度|高度，那么即使遮罩层弹出后铺满了整个屏幕，其下方的dom结构依然可以滚动，这就是大家所说的“滚动穿透”。
1. 神经网络前言 1.1 背景 在进入神经网络之前，先讲述两个略带血腥的实验。 第一个实验是科学家将耳朵到大脑听觉区的神经给切断了，然后将眼睛到大脑听觉区的神经接起来，之后发现大脑听觉皮质也会慢慢
深度神经网络一直以来就有一个特点：随着网络加深，模型会越来越难以训练。所以深度学习有一个非常本质性的问题：为什么随着网络加深，训练会越来越困难？为了解决这个问题，学界业界也一直在尝试各种方法。
在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如时序问题，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。这个时候，我们怎么办呢？下面有两种解决方案
虽然异或问题成为感知器和早期神经网络的阿喀琉斯之踵，但它并非无解的问题。恰恰相反，解决它的思路相当简单，就是将单层感知器变成多层感知器。
Gradient Boosting Neural Networks: GrowNet
与传统的浅层机器学习相比，深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力，并且随着分布式计算平台的快速发展，大数据的处理能力得到极大的提升，使得近年来DL在工程界得到广泛的应用，包括图像识别，语音识别，自然语言处理等领域，并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面，智能推荐系统，本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中，抽象出用户的兴趣因子，挖掘出用户的偏好，因此把深度学习与推荐系统相结合成为近年来DL发展的一个新热点，事实上，Spotify，Netflix，Facebook，Google等公司早已经对如何把
一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。
我们经常会涉及到参数的调优，也称之为超参数调优。目前我们从第二部分中讲过的超参数有
介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记
作者 | 泳鱼 来源 | 算法进阶 本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensorflow（建议可以安装下anaconda包，自带有常用的python库） 一、基础介绍 机器学习 机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经验去决策。进一步的，机器学习一般可以概括为：从数据出发，选择某种模型，通过优化算法更新模型
从感知器到人工神经网络 在第8章，感知器里，我们介绍了感知器，一种线性模型用来做二元分类。感知器不是一个通用函数近似器；它的决策边界必须是一个超平面。上一章里面介绍的支持向量机，用核函数修正了感知器的不足，将特征向量有效的映射到更高维的空间使得样本成为线性可分的数据集。本章，我们将介绍人工神经网络（artificial neural networks，ANN），一种用于强大的非线性回归和分类模型，用新的策略来克服感知器的缺点。 如果把感知器比喻成一个神经元，那么人工神经网络，即神经网，就是一个大脑。人脑就是
1项目背景 项目需求：要制作一个面包机，面包机不断往上滚动层板，层板上有很多个面包，而只要用户摇手机，就会随机掉下来一些面包。 用户不断摇，面包不断掉，而面包机不断生产面包，不断往上滚动补充面包。 2实现思路 为了得到更好的性能，选择在关键的动画上都使用css3而不使用javascript，最终的思路非常简单： 1）有4个层板（DIV），他们重复着向上移动的动画。 2）每个层板上有3个面包，当其中如果有面包需要掉落时，隐藏该面包，并同时增加一个专门用来掉的面包，然后开始让它执行掉的动作。 3）层板移动到
思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多.
Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer(CIKM19)
在前面一篇文章《一步步提高手写数字的识别率(1)》中，我们使用Softmax回归实现了一个简单的手写数字识别程序，在MNIST数据集上的准确率大约为92%。这是一个线性模型，其特点是简单易用，但拟合能力不强。而深度神经网络在线性模型的基础上引入隐藏层，并增加非线性激活函数，使得拟合复杂函数的能力大大增强。
如果更改第一层和第二层的暂退法概率，会发生什么情况？具体地说，如果交换这两个层，会发生什么情况？设计一个实验来回答这些问题，定量描述该结果，并总结定性的结论
【导读】从 AutoML 到 NAS，都是企业和开发者的热门关注技术，以往我们也分享了很多相关内容。而这篇文章将对 Google Brain 发布的 NASNet 进行介绍。NASNet 在 CVPR2018 发表，至今已经有超过400次引用。
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