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神经网络(书籍)

神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。人工神经网络:是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

卷积神经网络是什么?

卷积神经网络是什么? 卷积神经网络(CNN)属于人工神经网络的一种,它的权重共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量。卷积神经网络可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图片的变形(如平移、比例缩放、倾斜)等具有高度不变形。 神经网络(NN) 的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池

200种最佳机器学习教程汇总【史上最全】

200种最佳机器学习教程汇总【史上最全】 摘要:不吹不黑,绝对史上最全的机器学习学习材料! 本文包含了迄今为止大家公认的最佳教程内容。它绝不是网上每个ML相关教程的详尽列表,而是经过精挑细选而成的,毕竟网上的东西并不全是好的。我作者汇总的目标是为了补充我即将出版的新书,为它寻找在机器学习和NLP领域中找到的最佳教程。 通过这些最佳教程的汇总,我

福音:不懂代码也能用TensorFlow做验证码识别了

) 提取到正确标注,所以如果不按照这个规则命名,就需要自己另写对应于正确标注的匹配正则 正则这里补充一下,因为很多人踩坑了。大多数人感觉都是像这样的文件名:xxxx.jpg,xxxx是验证码的标注,那么正则这么写:. # CharLength: Captcha Length. Model: ModelName: patchca ImageChannel: 1 CharLength: 4 CharSet: ALPHANUMERIC_LOWER # Magnification: [ x2 - from size(50, 50) to size(100,100)].

Deep-compression阅读笔记

Deep-compression阅读笔记 同步发布于个人博客 基本步骤 pipeline.png 以上是Deep compression中所述的神经网络压缩方法,主要包括三个步骤: 剪枝:将部分很小的(认为不重要的)权值设为0,使权值矩阵转为一个稀疏矩阵 量化:将剪枝后保留的权值进行量化,使剪枝后保留的权值共享一些的使用一些值,这样可以减小保存权值使用的空间,进一步压缩所需要的存储空间 霍夫曼编码(

5分钟内看懂机器学习和深度学习的区别

5分钟内看懂机器学习和深度学习的区别 欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由liuxuewen 发表于云+社区专栏 在本文中,我们将研究深度学习和机器学习之间的差异。我们将逐一了解它们,然后讨论他们在各个方面的不同之处。除了深度学习和机器学习的比较外,我们还将研究他们未来的趋势和走向。 img 深度学习 VS 机器学习 深度学习与机器学习

学 AI 和机器学习的人必须关注的 6 个领域

想要继续阅读,请移步至我们的AI研习社社区:http://www.gair.link/page/TextTranslation/791 更多精彩内容尽在 AI 研习社。 不同领域包括计算机视觉,语音语义,区块链,自动驾驶,数据挖掘,智能控制,编程语言等每日更新。

开学季,你要的激活函数都在这里

开学季,你要的激活函数都在这里 摘要:激活函数就是神经网络输出端的一个节点,来连接两个神经网络。激活函数都有哪些类型?让我们继续阅读。 什么是激活函数? 激活函数就是神经网络输出端的一个节点,来连接两个神经网络。 为什么要在神经网络中使用激活函数 激活函数用来确定神经网络的输入,比如“是”或“否”,将结果映射为[0,1]或[-1,1]之间,根据函数

免费的NLP学习资源,了解一下

免费的NLP学习资源,了解一下 摘要:本文列出了一些适用于初学者和从业者学习自然语言处理的相关资源。 自然语言处理表示计算机系统理解人类语言的能力,它是人工智能的一部分。网上有很多种资源可以帮助你从零开始学习NLP。本文列出了适用于初学者和从业者的一些相关资源。 给初学者的自然语言资源 对于初学者,可以采用两种传统的方法—机器学习和深度学习来

打破“黑匣子”!MIT开发了透明的AI系统,推理思路与人相似

打破“黑匣子”!MIT开发了透明的AI系统,推理思路与人相似 MIT林肯实验室智能和决策技术小组,研究开发了一个神经网络,可以执行类似人类推理思路的步骤,回答关于图像内容的问题。该模型被命名为透明设计网络(TbD-net),在解决问题时直观地呈现其思维过程,使人类分析师能够解释其决策过程。该模型比当今最好的视觉推理神经网络表现更好。 了解神经网络如何做

【笔记】PyImageResearch-DL4CV阅读笔记-7

5来过滤我们的preds。大于0.5,我们认为预测结果为1;小于0.5中,我们可以用以条红色线段来完成数据的分类,并且损失函数从最开始的400左右很快的下降到0.1左右。最终的loss大概在0.

【游音游戏试玩】-完美解决你的游戏选择困难症

【游音游戏试玩】-完美解决你的游戏选择困难症 游戏选择困难症 发病情况如下: 1.发现一款感兴趣的游戏 2.清理手机内存,安装新游戏 3.马上下载,好期待啊 4.安装好了,玩个开头 5.这游戏我玩过了,就这样吧 6.嘀,卸载 7.循环以上6个步骤 对于有选择困难症的人来说 想找到一款好的游戏是不是太难? 看到榜单上的游戏推荐 每一款都想玩 可是 怕游戏太坑浪费宝贵的时间

使用autohotkey修改方向键、回车和启动程序

中文版 具体步骤 下载并安装autohotkey。 在你觉得合适的地方鼠标右键-新建-autohotkey script(脚本);或者创建一个别的文件,再把后缀改成ahk也可以 一个新建的ahk文档 "Off" : "On" 这样,左侧的Capslock键就成了回车,以后小量的大写字母用shift+字母,如果有大量的大写字母的输入,用alt+Capslock ,跟之前Capslock是一样的。 autohotkey也可以用快捷键启动软件,例如 !

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2018-2019年人工智能领域十大最具成长性技术展望 2018-2019年人工智能领域十大最具成长性技术展望。调研走访了一批在新一代人工智能技术及产业方面具备领先水平和特色的龙头企业,组织拜访了来自于知名高校、研究机构的人工智能相关领域专家学者,系统梳理了权威智库和知名战略咨询公司的最新报告,遴选了十项最具特色的成长性技术,得出以下结论…… 01 对抗性神经

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机器学习入门笔记系列(5) | 神经网络(一) 如果你喜欢本文的话,不妨点赞、分享或者关注公共号「数据搬瓦工」,上面会同步更新文章。 神经网络 当我们有一个包含许多特征的复杂假设时,神经网络则是一种解决复杂假设问题的模型。 神经元 神经元是神经网络中最基本的单位。神经元是一个计算单元,神经元接收到来自其他神经元传递过来的输入信号,这些输入信号

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AI从业者需要应用的10种深度学习方法(下) 摘要:想要了解人工智能,不知道这十种深度学习方法怎么能行? 6-批量归一化 当然,包括深度网络在内的神经网络需要仔细调整权重初始化和学习参数。批量归一化有助于让中国过程更简单一点。 权重问题: 无论那种权重的初始化,随机还是凭经验选择,它们都和学习权重差别很大。考虑一个小批量数据集,在最初的时期,在

机器学习入门笔记系列(6) | 神经网络(二)反向传播

%反向传播,隐藏层的误差;输入层不计算误差 for i = 1:m %m为训练样本数,利用for遍历 % 先执行向前传播,求第 i 个样本的预测值 a1 = X(i,:)'; %取第i个训练样本 z2 = Theta1 * a1; %将原先真实值y(i)修改为神经网络多输出的真实值向量 temp_y(y(i)) = 1; %反向传播,计算得偏导数 delta2 = Theta2' * delta3 .

关于医学信息,你不可不知的那些事

关于医学信息,你不可不知的那些事 医学信息是个啥 1989年,一个牛逼的组织:国际医学信息协会决定勾搭世界卫生组织,一起搞点事。他们决定在自己的老本行健康领域,引入新的元素:信息科技,调用计算机科学、数学、生物学、统计学、医学等等学科的内容一起来作用在健康领域,攻克医学的大难题。我们国家医学信息的积累最早来源于医学图书馆与医学情报学,其实

神经网络的相关概念,确定不了解一下吗?

神经网络的相关概念,确定不了解一下吗? 一 神经网络的相关概念 1.1感知机 感知机是由科学家Frank Rosenblatt发明于1950至1960年代,它受到了Warren McCulloch 和Walter Pitts的更早工作的启发。其具体结构如下图所示: 感知机结构图(出处见水印) 其中的 x是感知机的输入,一个感知机还可以有更多的输入,但这些输入都必须是二进制的输入; w1

用神经网络深入研究计算机视觉(第1部分)

用神经网络深入研究计算机视觉(第1部分) 摘要:关于计算机视觉你知道的可能有些少! 计算机视觉是人工智能(AI)中的热门研究课题,它已经存在多年。然而,计算机视觉仍然是人工智能面临的最大挑战之一。在本文中,我们将探讨使用深度神经网络来解决计算机视觉的一些基本挑战。特别是,我们将研究神经网络压缩,细粒度图像分类,纹理合成,图像搜索和对象跟