- 本文章来自： Apollo开发者社区 原创：阿波君 1、卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络，它对感知问题特别有效，CNN接受多维输入包括定义大多数传感器数据的二维和三维形状。如果使用标准神经网络对图像进行分类，则需要通过一种方法将图像连接到网络的第一层，这属于一维。 标准做法是通过将图像矩阵重塑为一个矢量，并在一个大行中连接所... 本文章来自： Apollo开发者社区 原创：阿波君 1、卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络，它对感知问题特别有效，CNN接受多维输入包括定义大多数传感器数据的二维和三维形状。如果使用标准神经网络对图像进行分类，则需要通过一种方法将图像连接到网络的第一层，这属于一维。 标准做法是通过将图像矩阵重塑为一个矢量，并在一个大行中连接所...
- 有史以来，计算机第一次不依靠人类的任何帮助，仅仅通过人工智能独立发现了一个新的科学理论。 来自塔夫斯大学的计算和生物领域的科学家们编码了这样一套程序，它能够让计算机在面对一个新的科学问题的时候，独立地发展出一套解释这个问题的理论。他们选择的科学问题是一个在生物领域里困惑科学家们120年之久的现象：涡虫（Planaria）被切开之后是有能力进行再生，形成一个新... 有史以来，计算机第一次不依靠人类的任何帮助，仅仅通过人工智能独立发现了一个新的科学理论。 来自塔夫斯大学的计算和生物领域的科学家们编码了这样一套程序，它能够让计算机在面对一个新的科学问题的时候，独立地发展出一套解释这个问题的理论。他们选择的科学问题是一个在生物领域里困惑科学家们120年之久的现象：涡虫（Planaria）被切开之后是有能力进行再生，形成一个新...
- 这篇博文主要介绍了一种基于机器学习的分类方法，K-邻近（KNN），并且使用这种方法来完成了一个简单的手写数字识别系统。 KNN 概述 什么是 KNN KNN（K–nearest-neighbor），即 K-邻近算法， 所谓 K 邻近，就是 K 个最近邻居的意思，说的是每个样本都可以用与它最接近的K 个邻居来进行表示。 工作原理 存在一个样本数据集合，... 这篇博文主要介绍了一种基于机器学习的分类方法，K-邻近（KNN），并且使用这种方法来完成了一个简单的手写数字识别系统。 KNN 概述 什么是 KNN KNN（K–nearest-neighbor），即 K-邻近算法， 所谓 K 邻近，就是 K 个最近邻居的意思，说的是每个样本都可以用与它最接近的K 个邻居来进行表示。 工作原理 存在一个样本数据集合，...
- 人工智能正在逐渐的改变世界。人工智能的应用十分广泛，小到我们的家庭，大到各种复杂的机构，如军事基地和美国国家航空航天局空间站。美国国家航空航天局甚至将人工智能机器人派遣到某些星球上，以便详细了解这些星球的大气层和自然环境，从而调查人类是否有可能在其他星球上生活。2017年更是人工智能爆发的一年：5月，AlphaGo Master连胜三盘，战胜柯洁；40天后，新一代AlphaGo Zero以1... 人工智能正在逐渐的改变世界。人工智能的应用十分广泛，小到我们的家庭，大到各种复杂的机构，如军事基地和美国国家航空航天局空间站。美国国家航空航天局甚至将人工智能机器人派遣到某些星球上，以便详细了解这些星球的大气层和自然环境，从而调查人类是否有可能在其他星球上生活。2017年更是人工智能爆发的一年：5月，AlphaGo Master连胜三盘，战胜柯洁；40天后，新一代AlphaGo Zero以1...
- train loss与test loss结果分析train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数... train loss与test loss结果分析train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数...
- 本节书摘来自华章计算机《计算机组成与体系结构（原书第4版）》一书中第3章，第3.6.6节，作者是［美］ 琳达·纳尔（Linda Null）朱莉娅·洛博（Julia Lobur）宾夕法尼亚州立大学，张 钢 魏继增 李雪威天津大学 李春阁 何 颖天津大学仁爱学院 译。 本节书摘来自华章计算机《计算机组成与体系结构（原书第4版）》一书中第3章，第3.6.6节，作者是［美］ 琳达·纳尔（Linda Null）朱莉娅·洛博（Julia Lobur）宾夕法尼亚州立大学，张 钢 魏继增 李雪威天津大学 李春阁 何 颖天津大学仁爱学院 译。
- 前言在阅读了一篇 MNIST 的教程（或 10 篇）并了解了一些 Tensorflow / Keras 最佳实践后，你可能会认为将神经网络应用于预测任务是一种“即插即用”操作。不幸的是，事情往往并非那么容易。 在实践中，即使是训练一个简单的网络结构（不用没有 GAN 或一些花哨的结构）来对你的数据进行预测，也是一项富有挑战的任务。因此，当你在代码编辑器敲下 import tensorflow... 前言在阅读了一篇 MNIST 的教程（或 10 篇）并了解了一些 Tensorflow / Keras 最佳实践后，你可能会认为将神经网络应用于预测任务是一种“即插即用”操作。不幸的是，事情往往并非那么容易。 在实践中，即使是训练一个简单的网络结构（不用没有 GAN 或一些花哨的结构）来对你的数据进行预测，也是一项富有挑战的任务。因此，当你在代码编辑器敲下 import tensorflow...
- 编者按：Google 产品经理 Yariv Adan 讨论了困惑很多人的问题：人工神经网络和人类大脑中的神经网络到底有多像？人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象，而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗？TI;Dr不。尽管从高层概念上说... 编者按：Google 产品经理 Yariv Adan 讨论了困惑很多人的问题：人工神经网络和人类大脑中的神经网络到底有多像？人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象，而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗？TI;Dr不。尽管从高层概念上说...
- 一个关于计算机如何学习的新理论的蓝图正在形成，其影响甚至比登月更大！研究人员正试图解释神经网络工作原理，并保证如果以规定的方式构建一个神经网络，它就能够执行特定的任务。深度学习需要更多的理论！这是学术界的一个共识。神经网络十分强大，但往往不可预测。现在，谷歌大脑、FAIR、德州农工大学等的数学家们试图深究神经网络的理论基础，开始揭示神经网络的形式如何影响其功能。我们对神经网络几乎一无所知设计... 一个关于计算机如何学习的新理论的蓝图正在形成，其影响甚至比登月更大！研究人员正试图解释神经网络工作原理，并保证如果以规定的方式构建一个神经网络，它就能够执行特定的任务。深度学习需要更多的理论！这是学术界的一个共识。神经网络十分强大，但往往不可预测。现在，谷歌大脑、FAIR、德州农工大学等的数学家们试图深究神经网络的理论基础，开始揭示神经网络的形式如何影响其功能。我们对神经网络几乎一无所知设计...
- 编译：啤酒泡泡、曹培信来源：大数据文摘（ID：BigDataDigest）原文：MakeArtWithPython对于上了床就再也不想下来的人来说，关灯成为睡觉前面临的最大挑战！然而，一个来自意大利拉不勒斯的小哥哥，决定利用“舞步”（身体姿势）来控制自己家的灯，整个过程利用一个神经网络实现。此前，关于关灯这件事，这一届网友永远不会让人失望，他们开发出了各种关灯***：当然少不了憨豆先生最简单粗... 编译：啤酒泡泡、曹培信来源：大数据文摘（ID：BigDataDigest）原文：MakeArtWithPython对于上了床就再也不想下来的人来说，关灯成为睡觉前面临的最大挑战！然而，一个来自意大利拉不勒斯的小哥哥，决定利用“舞步”（身体姿势）来控制自己家的灯，整个过程利用一个神经网络实现。此前，关于关灯这件事，这一届网友永远不会让人失望，他们开发出了各种关灯***：当然少不了憨豆先生最简单粗...
- 目标检测 (Object detection) 是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、人体跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。转载来源公众号：磐创AI来源：Medium“ 阅读本文大概需要 11 分钟。 ”目标检测的原理目标检测定位... 目标检测 (Object detection) 是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、人体跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。转载来源公众号：磐创AI来源：Medium“ 阅读本文大概需要 11 分钟。 ”目标检测的原理目标检测定位...
- 过拟合及其对策阅读目录1 损失函数2 学习3 过拟合与欠拟合4 方差与偏差5 如何避免过拟合5.1 正则化5.2 剪枝5.3 数据增广5.4 dropout5.5 Early Stopping5.6 集成学习6 参考文献本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念，分析造成它们的原因，总结了防止过拟合的一般策略。回到顶部1 损失函数损失函数（loss function）：是用来度量模型预测值f(x)与样... 过拟合及其对策阅读目录1 损失函数2 学习3 过拟合与欠拟合4 方差与偏差5 如何避免过拟合5.1 正则化5.2 剪枝5.3 数据增广5.4 dropout5.5 Early Stopping5.6 集成学习6 参考文献本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念，分析造成它们的原因，总结了防止过拟合的一般策略。回到顶部1 损失函数损失函数（loss function）：是用来度量模型预测值f(x)与样...
- TensorFlow.js简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是一个将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。目前被广泛的运用在语音识别... TensorFlow.js简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是一个将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。目前被广泛的运用在语音识别...
- 开篇之前先回顾两个基本模型的概念，end2end,sqe2sqe和注意力机制模型介绍点到点(end2end)模型通过输入直接决定输出，中间部分不能或很少能进行解释,通过缩减人工预处理和后续处理，尽可能使模型从原始输入到最终输出，给模型更多的可以根据数据自动调节的空间，增加模型的整体契合度。end2end强调的是全局最优，中间部分局部最优并不能代表整体最优。端到端（squence2... 开篇之前先回顾两个基本模型的概念，end2end,sqe2sqe和注意力机制模型介绍点到点(end2end)模型通过输入直接决定输出，中间部分不能或很少能进行解释,通过缩减人工预处理和后续处理，尽可能使模型从原始输入到最终输出，给模型更多的可以根据数据自动调节的空间，增加模型的整体契合度。end2end强调的是全局最优，中间部分局部最优并不能代表整体最优。端到端（squence2...
- 人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型（更多信息请参考文章《The Perceptron: A Probabilistic Model for Informa... 人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型（更多信息请参考文章《The Perceptron: A Probabilistic Model for Informa...
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