BP人工神经网络的介绍与实现

神经网络概念与适合领域

神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。

神经网络的发展大致经过 3 个阶段：1947～1969 年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如 MP 模型、...

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ghost丶桃子

2016-05-20

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Facebook开源 PyTorch版 fairseq，准确性最高、速度比循环神经网络快9倍

今年5月，Facebook AI研究院(FAIR)发表了他们的研究成果fairseq，在fairseq中，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统，其他的研...

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玄学酱

2017-10-24

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Facebook开源PyTorch版本fairseq翻译模型，训练速度提高50%

今年5月10日，Facebook AI 研究实验室(FAIR)发布了一项使用创新性的、基于卷积神经网络的方法来进行语言翻译的最新成果。Facebook 称，该研究取得了截止目前最高准确度，并且速度是基于循环神经网络(RNN)系统的9倍(谷歌的机器翻译系统使用的就是这一技术)。

今天开源的是一个Py...

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技术小能手

2017-09-20

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浅谈神经网络算法

我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络(BP网络)不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。

人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。

1.最简单的线性分类

一个最简单的分类，是在平面...

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长征6号

2016-09-26

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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则

假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。

梯度下降示意图

现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该...

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玄学酱

2017-08-02

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计算机视觉怎么给图像分类？KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源代码)

图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。

传统方式：功能描述和检测。

也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。

因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多...

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行者武松

2017-06-01

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独家 | 一文读懂深度学习

Figure1. Deep learning导图

前言

深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics)，之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism)，第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(A...

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行者武松

2017-08-01

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三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。

下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！

提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升

1 import ...

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罗兵

2015-02-28

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神经网络基础知识笔记

神经网络表示

神经元模型

神经网络从大脑的工作原理得到启发，可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入，当所有输入树突的兴奋水平之和超过某一阈值，神经元就会被激活。激活的神经元会沿着其轴突发射信号...

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墨航

2017-05-16

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深度学习最佳实践系列——权重w初始化

作为深度学习的初学者，我有意识到的一件事情，即网络上没有太多的在线文档能够涵盖所有深层次的学习技巧。都是一些比较零碎的实践技巧，比如权重初始化、正则化及循环学习率等，这些可以使得训练和调试神经网络变得更容易和更高效。本系列博客内容将尽可能多地介绍一些实践细节，以便你更容易实现深度学习...

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【方向】

2018-06-25

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ALI的Tensorflow炼成与GAN科普

Abstract：Deep Learning是一个很大的领域，其中GAN是Deep Learning的明星，希望大家可以通过本文来简单的了解一下GAN这个模型以及这个模型的一些运用。本文介绍关于GAN的一些知识以及GAN的思想如何转移到ALI中，以及通过Google的Deep Learning框架...

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青衫无名

2018-03-15

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三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。

下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！

提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升

1 import...

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吞吞吐吐的

2017-09-13

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实战深度强化学习DQN-理论和实践

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。

1、Q-learning回顾

Q-learning 的 算法过程如下图所示：

在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用...

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一码平川MACHEL

2019-02-26

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2020 年图机器学习的热门趋势

虽然我们才刚刚进入 2020 年，但已经可以在最新的研究论文中看到图机器学习(Graph Machine Learning，GML)的趋势了。本文是我对 2020 年图机器学习的重要内容以及对有关这些论文的讨论的看法。

引言

本文写作目的并非介绍图机器学习的基本概念，如图神经网络(Graph Ne...

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机器智能技术

2020-02-10

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Python实现RNN

一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.

本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的...

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技术小阿哥

2017-11-27

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Python实现RNN

一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.

本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的...

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科技探索者

2017-11-07

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py4CV例子3Mnist识别和ANN

1、什么是mnist数据集；

mnist是一个被重度使用的数字手写字符集。它来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的...

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禾路

2018-03-20

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让AI帮你上分！——使用机器学习来挑选Dota2补位英雄

机器学习不只是书本和文档中的枯燥理论，事实上，机器学习方法已经可以应用在我们日常生活的很多场景中，甚至是我们在玩游戏的时候，机器学习也能帮我们一起哈啤。

比如在玩Dota2的时候，大家除了经常抱怨服务器问题，另外一个频繁出现的问题就是：「卧槽这么多英雄我该玩什么才好，随机吧又怕随出个不会玩的，选个...

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玄学酱

2017-10-24

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实战深度强化学习DQN-理论和实践

1、Q-learning回顾

Q-learning 的 算法过程如下图所示：

在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛，然后根据Q值表我们就可以...

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技术小能手

2018-07-30

1512浏览量

近200篇机器学习&深度学习资料分享(含各种文档，视频，源码等)

From：http://www.tuicool.com/articles/rqIRJb2

本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。《Brief History of Machine Learning》

介绍:这...

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武耀文

2016-11-02

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神经支持决策树(NBDT)算法研究

闲鱼技术-渐漓

背景

在闲鱼的很多业务场景中有大量需要利用算法进行分类的需求，例如图片分类、组件识别、商品分层、纠纷类别预测等。这些场景往往需要模型识别出的结果具备可解释性，也就是识别不能只得到其类别，最好能在识别过程中同时解释类别的层级和来源。如何进行有解释的图片分类成为了项目研发中的一个需求，...

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闲鱼技术

2020-06-04

557浏览量

一文掌握机器学习必备数学知识(附学习资源)

本篇文章是由留德华叫兽在知乎的优秀回答改编扩展而成的，作者留德华叫兽有着应用数学和硕士运筹学、优化理论的背景转到德国海德堡大学读博，主要从事机器学习、计算机视觉的研究，希望自己的一些经验可以对想入门机器学习的朋友们有点借鉴作用。作者王源对数学优化和机器学习都有涉及，在原回答的框架下加入了自己学习过...

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技术小能手

2018-04-16

6948浏览量

Apache Spark 1.5新特性介绍

Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本,大家一定想知道这个版本的主要变化,这篇文章告诉你答案。

DataFrame执行后端优化(Tungsten第一阶段)

DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分,在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成...

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小旋风柴进

2017-05-02

1226浏览量