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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。

学习人工智能如何入门

学习人工智能如何入门 在你开始从事人工智能之前,你需要先了解人类的智能。 我曾经问过别人、也被别人问过关于学习人工智能(AI)最好的方式是什么?我应该去阅读什么书?我应该去看什么视频?后面我将讲到这些,但是,考虑到人工智能涉及很多领域,我把这个问题分开来讲可能更好理解。 学习人工智能很重要的一点是区别开研究方面和应用方面。Google 的 Cassie Kozyr

Linux就该这么学 | 第04~06章

Linux就该这么学 | 第04~06章 第4章:Vim编辑器与Shell命令脚本 本章学习内容有 Vim文本编辑器、编写Shell脚本、流程控制语句、第一个自动化Shell程序。 1、Vim文本编辑器 1)为什么要学习Vim文本编辑器? 在 Linux 系统中一切都是文件,而配置一个服务就是在修改其配置文件的参数。而且在日常工作中大家也肯定免不了要编写文档编写工作,而每次在编写完文档

2018最有用的六个机器学习项目

2018最有用的六个机器学习项目 摘要: 用了这六个机器学习开源项目,你的项目一定进行的666! 2018年又是人工智能和机器学习快速发展的一年。许多新的机器学习的项目正在以非常高的影响力影响着诸多领域,特别是医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂3D视频渲染。 这一年,我们看到了更多的应用驱动研究,而不是理论研究。虽然这可能有其缺点,但它在短时间

机器学习开篇 - 立个飘摇的小旗

机器学习开篇 - 立个飘摇的小旗 从小梦想做个文豪,后来连做梦醒了都想着先打分号; 从来美国读书开始教授就忽悠着上machine learning的课,到现在连楼下卖鱼的花名都叫“See Food”。虽然我是个正经搬砖的,但这些年通过杂乱无章的涉猎和我对各路人马的暗中观察,最终还是在机器学习这找到了如花的感觉。像众多情侣一样,我也决定给她写一写狗血的日记,纪念我们这不知

在数据采集器中用TensorFlow进行实时机器学习

在数据采集器中用TensorFlow进行实时机器学习 摘要: 本文学习如何通过发布的最新TensorFlow Evaluator版本使用TensorFlow(TF)模型进行预测和分类。 最新DataOps平台的真正价值,只有在业务用户和应用程序能够从各种数据源来访问原始数据和聚合数据,并且及时地产生数据驱动的认识时,才能够实现。利用机器学习(Machine Learning),分析师和数据科学家可以利用历史数据,以及实

《Attention is All You Need》论文笔记

《Attention is All You Need》论文笔记 谷歌最近的一篇BERT取得了卓越的效果,为了研究BERT的论文,我先找出了《Attention is All You Need》,看看里面的Transformer模型作为基础。 Transformer是为了机器翻译任务中的问题所提出的。 传统的RNN神经网络结构是可以处理任意长度的输入,它非常适合于自然语言的建模,所以它在一段时间内占据了整个神经网络中的主流。随着学术的发展,我们

【论文笔记】Attention Is All You Need(Transformer 模型结构理解

【论文笔记】Attention Is All You Need(Transformer 模型结构理解 本文主要用于记录谷歌发表于2017年的一篇论文(引用量接近上千)。该论文提出的Transformer模型也是近年来被广泛应用的。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf Github: https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ------------------第一菇 - 摘要-

【Keras】减少过拟合的秘诀——Dropout正则化

Dropout也可用于可见层,如神经网络的输入。在这种情况下,就要把Dropout层作为网络的第一层,并将input_shape参数添加到层中,来制定预期输入。 . CNN Dropout正则化 我们可以在卷积层和池化层后使用Dropout正则化。一般来说,Dropout仅在池化层后使用。 # example of dropout for a CNN from keras.layers import Dense from keras.layers import Conv2D from keras.layers import MaxPooling2D from keras.layers import Dropout .

一文带你读懂计算机视觉

一文带你读懂计算机视觉 本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Learning computervision 作者 |Romain Beaumont 翻译 |黄伟聪、chesc 校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹 原文链接: https://towardsdatascience.com/learning-computer-vision-41398ad9941f 最近,我已经阅读了很多与计算机视觉相关的资料并做了大量实验,这里介绍了在该领域学习和使用过程中有意思的内容。 自动驾驶的图像分割 近年来,计

【论文笔记】Neural machine translation by jointly learni

【论文笔记】Neural machine translation by jointly learni 本文主要用于记录发表于2014年的一篇神作(引用量破5k)。该论文第一次将注意力机制引入了NLP领域,而本笔记意在方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ------------------第一菇 - 摘要------------------ 1.1 论文摘要 近年来,基于神经网络的机器翻译模型经常

第三章 神经网络基础

__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 1) def forward(self, x_in): """The forward pass of the Perceptron Args: x_in (torch.Tensor): an input data tensor. x_in.shape should be (batch, num_features) Returns: the resulting tensor. tensor.shape should be (batch,) """ return torch.sigmoid(self.fc1(x_in)). 也就是说,L2正则化越强。 除L2之外,另一种流行的正则化是L1正则化。L1通常用于鼓励更稀疏的解决方案;

各类监督方法流行趋势分析

6%)篇论文; 总体而言,线性模型显然占主导地位,占监督模型的统计率的50%以上。单非线性方法并不落后:神经网络占所有论文的16.8%,其次是决策树(8.4%的论文)和SVM(6.

2018年度机器学习50大热门网文

2018年度机器学习50大热门网文 摘要: 本文总结了2018年期间机器学习博客top50篇,在这个寒冬中给大家带来一点干粮。 新的一年新气象,总结过去一年,展望新的一年。站在巨人的肩膀上前行,肯定会事半功倍。因此,本文从2018年1月至12月期间挑选出近22

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(