在机器学习和相关领域,人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络:每个神经元与其他神经元相连,当它兴奋时,就会像相邻的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元内的电位;如果某神经元的电位超过了一个阈值,那么它就会被激活(兴奋),向其他神经元发送化学物质。
原文:https://maoli.blog.csdn.net/article/details/88777955
机器之心整理 机器之心编辑部 现在的深度学习发展似乎已经陷入了大型化、深度化的怪圈,我们设计的模型容易被对抗样本欺骗,同时又需要大量的训练数据——在无监督学习上我们取得的突破还很少。作为反向传播这一深度学习核心技术的提出者之一,Geoffrey Hinton 很早就意识到反向传播并不是自然界生物大脑中存在的机制。那么,在技术上,反向传播还有哪些值得怀疑的地方? 反向传播的可疑之处 Geoffrey Hinton 对人工智能的未来非常担忧。在最近的一次人工智能会议上,Hinton 表示自己对于反向传播「非
人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型,近年来在机器学习和深度学习领域取得了巨大成功。本文将深入讲解Python中的人工神经网络,包括基本概念、神经网络结构、前向传播、反向传播、激活函数、损失函数等关键知识点,并通过实际代码示例演示人工神经网络在手写数字识别问题上的应用。
动机:为了深入了解深度学习,我决定从零开始构建神经网络,并且不使用类似 Tensorflow 的深度学习库。我相信,对于任何有理想的数据科学家而言,理解神经网络内部的运作方式都非常重要。
在本文中,我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理,以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始,逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法,以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。
前言:深度学习的初始化参数指的是在网络训练之前,对各个节点的权重和偏置进行初始化的过程,很多时候我们以为这个初始化是无关紧要的,不需要什么讲究,但是实际上,一个参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛,这都是至关重要的,有时候因为参数初始化的缘故,甚至得不到好的训练结果。本文就来讨论一下参数初始化到底有什么讲究以及常见的参数初始化的一些策略方法。阅读本文需要神经网络相关背景,能够理解误差反向传播算法的实现过程。
这是一份用于理解深度学习内部运作方式的初学者指南。作者根据自己从零开始学习用 Python 构建神经网络的经验,编写了一份攻略。内容涵盖神经网络定义、损失函数、前向传播、反向传播、梯度下降算法,对于想要了解深度学习运作原理的各位来说,内容精彩不可错过。
作者:James Loy 机器之心编译 参与:陈韵竹、王淑婷 这是一份用于理解深度学习内部运作方式的初学者指南。作者根据自己从零开始学习用 Python 构建神经网络的经验,编写了一份攻略。内容涵盖神经网络定义、损失函数、前向传播、反向传播、梯度下降算法,对于想要了解深度学习运作原理的各位来说,内容精彩不可错过。 动机:为了深入了解深度学习,我决定从零开始构建神经网络,并且不使用类似 Tensorflow 的深度学习库。我相信,对于任何有理想的数据科学家而言,理解神经网络内部的运作方式都非常重要。 本文涵
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCN)都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
在学习神经网络之前,我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
大多数关于神经网络的介绍性文章在描述它们时都会提到大脑类比。在不深入研究大脑类比的情况下,我发现简单地将神经网络描述为将给定的输入映射到期望的输出的数学函数就更容易了。
在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高;但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低。
BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系:一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射,这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合,因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
下载本书代码和电子书:https://www.jianshu.com/p/4a94798f7dcc
前段时间实验室人手一本《Deep Learning》,本文章结合这本圣经和博客上各类知识以及我自己的理解和实践,针对RNN循环神经网络作出总结。
选自Stanford 作者:李飞飞等 机器之心编译 参与:Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程,在学界广受推崇。今年 4 月,CS231n 再度开课,全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头,带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件(Deep Learning Software)。主
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With,作者为James Le。
感知器是神经网络的基本组成部分。感知器的输入函数是权重,偏差和输入数据的线性组合。具体来说:
注:本文将包含大量用 Python 编写的代码片段。希望读起来不会太无聊。:)所有源代码都可以在作者的 GitHub 上找到。链接:https://github.com/SkalskiP/ILearnDeepLearning.py
我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法,我们接下来要定义一个神经网络,包括一个输入层,一个隐藏层,一个输出层,这些层都是线性的,给隐藏层添加一个激活函数Relu,给输出层添加一个Sigmoid函数
反向传播是神经网络通过调整神经元的权重和偏差来最小化其预测输出误差的过程。但是这些变化是如何发生的呢?如何计算隐藏层中的误差?微积分和这些有什么关系?在本文中,你将得到所有问题的回答。让我们开始吧。
来源:sandipanweb 编译:Bot 编者按:之前,论智曾在TOP 10:初学者需要掌握的10大机器学习(ML)算法介绍了一些基础算法及其思路,为了与该帖联动,我们特从机器学习热门课程HSE的Introduction to Deep Learning和吴恩达的Neural Networks and Deep Learning中挑选了一些题目,演示Python、TensorFlow和Keras在深度学习中的实战应用。 “课后作业”第二题如何用一个只有一层隐藏层的神经网络分类Planar data,来自吴
机器之心报道 机器之心编辑部 图灵奖得主 Geoffrey Hinton 等研究者让前向梯度学习变得实用了。 我们知道,在人工智能领域里,反向传播是个最基本的概念。 反向传播(Backpropagation,BP)是一种与最优化方法(如梯度下降)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。 简而言之,BP 的核心思路其实就是负反馈,我们试图用这种方式实现神经网络系统面对给定目标的自动迭代、校准。随着算力
神经网络控制是20世纪80年代以来,在人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)研究取得的突破性进展基础上发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支,为解决复杂的 非线性、不确定、不确知 系统的控制问题开辟了一条新的途径。
反向传播(Backpropagation,BP)是一种与最优化方法(如梯度下降)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。
来源:机器之心本文约3800字,建议阅读5分钟图灵奖得主 Geoffrey Hinton 等研究者让前向梯度学习变得实用了。 我们知道,在人工智能领域里,反向传播是个最基本的概念。 反向传播(Backpropagation,BP)是一种与最优化方法(如梯度下降)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。 简而言之,BP 的核心思路其实就是负反馈,我们试图用这种方式实现神经网络系统面对给定目标的自动迭代
引言 卷积神经网络:听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合,但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角,那一年Alex Krizhevskyj在ImageNet竞赛上(ImageNet可以算是竞赛计算机视觉领域一年一度的“奥运会”竞赛)将分类错误记录从26%降低到15%,这在当时是一个相当惊人的进步。从那时起许多公司开始将深度学习应用在他们的核心服务上,如Facebook将神经网络应用到他们的自动标注算法中,Google(谷歌)将其应用到图片搜索
【磐创AI导读】:本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
Keras、TensorFlow、PyTorch等高层框架让我们可以快速搭建复杂模型。然而,花一点时间了解下底层概念是值得的。前不久我发过一篇文章,以简单的方式解释了神经网络是如何工作的。但这是一篇高度理论性的文章,主要以数学为主(数学是神经网络超能力的来源)。我打算以实践的方式继续这一主题,在这篇文章中,我们将尝试仅仅基于NumPy创建一个可以工作的神经网络。最后,我们将测试一下创建的模型——用它来解决简单的分类问题,并和基于Keras搭建的神经网络比较一下。
如今,熟练使用像 Keras、TensorFlow 或 PyTorch 之类的专用框架和高级程序库后,我们不用再经常费心考虑神经网络模型的大小,或者记住激活函数和导数的公式什么的。有了这些库和框架,我们创建一个神经网络,哪怕是架构很复杂的网络,往往也只是需要几个导入和几行代码而已。如下示例:
深度学习可以理解为“深度”和“学习”这两个名词的组合。“深度”体现在神经网络的层数上,一般来说,神经网络的层数越多,也就是越深,则学习效果越好;“学习”体现为神经网络可以通过不断地灌溉数据来自动校正权重偏置等参数,以拟合更好的学习效果。
作者|Vivek Patel 编译|Flin 来源|towardsdatascience
首先,来说一下卷积的概念,从数学角度来看,可以简单的认为卷积是一种数学运算,在通信领域,卷积也被应用在滤波上,因此通常将卷积和滤波同等看待,卷积核也经常被称为滤波器。
反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称。由于多层前馈神经网络的训练经常采用误差反向传播算法,人们也常把多层前馈神经网络称为BP网络。
接上篇:卷积神经网络对图片分类-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后,会马上进入一个激励层,调用一种激励函数来加入非线性因素,决绝线性不可分
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面,详细介绍反向传播(Back Propagation)。
近年来,计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度,在生活中也有很多的应用。在这篇文章中,我将描述它的工作原理、一些实际应用,以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
反向传播算法是训练神经网络的经典算法,是深度学习的最重要的基础,适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的基础上,通过迭代的方法求出目标损失函数(loss function)的近似最小值。
本文和下文以 Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey 这篇论文为基础,逐步分析自动微分这个机器学习的基础利器。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题:
前言: 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。 其中,梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。 - 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则(针对梯度爆炸) - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分:为什么要使用梯度更新规则
BP(Back Propagation)算法是一种常用的神经网络训练算法,主要用于识别分类和预测。常用于图像识别、语音识别、文本分类等场景。它的原理是通过对误差进行反向传播来更新网络的参数,使得模型的误差最小。BP算法最早于1986年由Rumelhart等人提出。BP算法适用于处理非线性问题,并且不需要对数据进行预处理。
动机:为了更加深入的理解深度学习,我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络,而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理,对数据科学家来说至关重要。
在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中,我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。其核心是定义误差项,以及确定误差项的递推公式,再根据误差项得到对权重矩阵、偏置向量的梯度。最后用梯度下降法更新。卷积神经网络由于引入了卷积层和池化层,因此情况有所不同。在今天这篇文章中,我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层,我们将按两条路线进行推导,分别是标准的卷积运算实现,以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节,我们将介绍具体的工程实现,即卷积神经网络的卷积层,池化层,激活函数层,损失层怎样完成反向传播功能。
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