BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹與實現(xiàn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念與適合領(lǐng)域

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早的研究是 40 年代心理學(xué)家 Mcculloch 和數(shù)學(xué)家 Pitts 合作提出的 ，他們提出的MP模型拉開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的序幕。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大致經(jīng)過 3 個階段：1947～1969 年為初期，在這期間科學(xué)家們提出了許多神經(jīng)元模型和學(xué)習(xí)規(guī)則，如 MP 模型、...

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ghost丶桃子

2016-05-20

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Facebook開源 PyTorch版 fairseq，準確性最高、速度比循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快9倍

今年5月，Facebook AI研究院(FAIR)發(fā)表了他們的研究成果fairseq，在fairseq中，他們使用了一種新型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做語言翻譯，比循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度快了9倍，而且準確性也是現(xiàn)有模型中最高的。此外，他們在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代碼和訓(xùn)練好的系統(tǒng)，其他的研...

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玄學(xué)醬

2017-10-24

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Facebook開源PyTorch版本fairseq翻譯模型，訓(xùn)練速度提高50%

今年5月10日，Facebook AI 研究實驗室(FAIR)發(fā)布了一項使用創(chuàng)新性的、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來進行語言翻譯的最新成果。Facebook 稱，該研究取得了截止目前最高準確度，并且速度是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)系統(tǒng)的9倍(谷歌的機器翻譯系統(tǒng)使用的就是這一技術(shù))。

今天開源的是一個Py...

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技術(shù)小能手

2017-09-20

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淺談神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

我們在設(shè)計機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)時，特別希望能夠建立類似人腦的一種機制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是其中一種。但是考慮到實際情況，一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP網(wǎng)絡(luò))不需要設(shè)計的那么復(fù)雜，不需要包含反饋和遞歸。

人工智能的一大重要應(yīng)用，是分類問題。本文通過分類的例子，來介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1.最簡單的線性分類

一個最簡單的分類，是在平面...

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長征6號

2016-09-26

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一文詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 算法原理及 Python 實現(xiàn)

什么是梯度下降和鏈式求導(dǎo)法則

假設(shè)我們有一個函數(shù) J(w)，如下圖所示。

梯度下降示意圖

現(xiàn)在，我們要求當 w 等于什么的時候，J(w) 能夠取到最小值。從圖中我們知道最小值在初始位置的左邊，也就意味著如果想要使 J(w) 最小，w的值需要減小。而初始位置的切線的斜率a > 0(也即該...

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玄學(xué)醬

2017-08-02

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計算機視覺怎么給圖像分類？KNN、SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN、遷移學(xué)習(xí)供你選(附開源代碼)

圖像分類問題就是從固定的一組分類中，給輸入圖像分配標簽的任務(wù)。這是計算機視覺的核心問題之一，盡管它看似簡單，卻在實際生活中有著各種各樣的應(yīng)用。

傳統(tǒng)方式：功能描述和檢測。

也許這種方法對于一些樣本任務(wù)來說是比較好用的，但實際情況卻要復(fù)雜得多。

因此，我們將使用機器學(xué)習(xí)來為每個類別提供許多...

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行者武松

2017-06-01

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獨家 | 一文讀懂深度學(xué)習(xí)

Figure1. Deep learning導(dǎo)圖

前言

深度學(xué)習(xí)(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年間的控制論(cybernetics)，之后在1980-1990年間發(fā)展為連接主義(connectionism)，第三次發(fā)展浪潮便是2006年由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(A...

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行者武松

2017-08-01

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三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的python實現(xiàn)

這是一個非常漂亮的三層反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的python實現(xiàn)，下一步我準備試著將其修改為多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

下面是運行演示函數(shù)的截圖，你會發(fā)現(xiàn)預(yù)測的結(jié)果很驚人！

提示：運行演示函數(shù)的時候，可以嘗試改變隱藏層的節(jié)點數(shù)，看節(jié)點數(shù)增加了，預(yù)測的精度會否提升

1 import ...

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羅兵

2015-02-28

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識筆記

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示

神經(jīng)元模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大腦的工作原理得到啟發(fā)，可用于解決通用的學(xué)習(xí)問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元是神經(jīng)元(neuron)。每個神經(jīng)元具有一個軸突和多個樹突。每個連接到本神經(jīng)元的樹突都是一個輸入，當所有輸入樹突的興奮水平之和超過某一閾值，神經(jīng)元就會被激活。激活的神經(jīng)元會沿著其軸突發(fā)射信號...

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墨航

2017-05-16

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深度學(xué)習(xí)最佳實踐系列——權(quán)重w初始化

作為深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者，我有意識到的一件事情，即網(wǎng)絡(luò)上沒有太多的在線文檔能夠涵蓋所有深層次的學(xué)習(xí)技巧。都是一些比較零碎的實踐技巧，比如權(quán)重初始化、正則化及循環(huán)學(xué)習(xí)率等，這些可以使得訓(xùn)練和調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得更容易和更高效。本系列博客內(nèi)容將盡可能多地介紹一些實踐細節(jié)，以便你更容易實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)...

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【方向】

2018-06-25

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ALI的Tensorflow煉成與GAN科普

Abstract：Deep Learning是一個很大的領(lǐng)域，其中GAN是Deep Learning的明星，希望大家可以通過本文來簡單的了解一下GAN這個模型以及這個模型的一些運用。本文介紹關(guān)于GAN的一些知識以及GAN的思想如何轉(zhuǎn)移到ALI中，以及通過Google的Deep Learning框架...

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青衫無名

2018-03-15

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三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的python實現(xiàn)

這是一個非常漂亮的三層反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的python實現(xiàn)，下一步我準備試著將其修改為多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

下面是運行演示函數(shù)的截圖，你會發(fā)現(xiàn)預(yù)測的結(jié)果很驚人！

提示：運行演示函數(shù)的時候，可以嘗試改變隱藏層的節(jié)點數(shù)，看節(jié)點數(shù)增加了，預(yù)測的精度會否提升

1 import...

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吞吞吐吐的

2017-09-13

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實戰(zhàn)深度強化學(xué)習(xí)DQN-理論和實踐

本文來自云棲社區(qū)官方釘群“Python技術(shù)進階”，了解相關(guān)信息可以關(guān)注“Python技術(shù)進階”。

1、Q-learning回顧

Q-learning 的 算法過程如下圖所示：

在Q-learning中，我們維護一張Q值表，表的維數(shù)為：狀態(tài)數(shù)S * 動作數(shù)A，表中每個數(shù)代表在當前狀態(tài)S下可以采用...

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一碼平川MACHEL

2019-02-26

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2020 年圖機器學(xué)習(xí)的熱門趨勢

雖然我們才剛剛進入 2020 年，但已經(jīng)可以在最新的研究論文中看到圖機器學(xué)習(xí)(Graph Machine Learning，GML)的趨勢了。本文是我對 2020 年圖機器學(xué)習(xí)的重要內(nèi)容以及對有關(guān)這些論文的討論的看法。

引言

本文寫作目的并非介紹圖機器學(xué)習(xí)的基本概念，如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph Ne...

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機器智能技術(shù)

2020-02-10

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Python實現(xiàn)RNN

一般的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中, 輸出的結(jié)果只與當前輸入有關(guān)與歷史狀態(tài)無關(guān), 而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)神經(jīng)元的歷史輸出參與下一次預(yù)測.

本文中我們將嘗試使用RNN處理二進制加法問題: 兩個加數(shù)作為兩個序列輸入, 從右向左處理加數(shù)序列.和的某一位不僅與加數(shù)的...

文章

技術(shù)小阿哥

2017-11-27

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Python實現(xiàn)RNN

一般的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中, 輸出的結(jié)果只與當前輸入有關(guān)與歷史狀態(tài)無關(guān), 而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)神經(jīng)元的歷史輸出參與下一次預(yù)測.

本文中我們將嘗試使用RNN處理二進制加法問題: 兩個加數(shù)作為兩個序列輸入, 從右向左處理加數(shù)序列.和的某一位不僅與加數(shù)的...

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科技探索者

2017-11-07

700瀏覽量

py4CV例子3Mnist識別和ANN

1、什么是mnist數(shù)據(jù)集；

mnist是一個被重度使用的數(shù)字手寫字符集。它來自美國國家標準與技術(shù)研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 訓(xùn)練集 (training set) 由來自 250 個不同人手寫的...

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禾路

2018-03-20

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讓AI幫你上分！——使用機器學(xué)習(xí)來挑選Dota2補位英雄

機器學(xué)習(xí)不只是書本和文檔中的枯燥理論，事實上，機器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)可以應(yīng)用在我們?nèi)粘Ｉ畹暮芏鄨鼍爸?#xff0c;甚至是我們在玩游戲的時候，機器學(xué)習(xí)也能幫我們一起哈啤。

比如在玩Dota2的時候，大家除了經(jīng)常抱怨服務(wù)器問題，另外一個頻繁出現(xiàn)的問題就是：「臥槽這么多英雄我該玩什么才好，隨機吧又怕隨出個不會玩的，選個...

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玄學(xué)醬

2017-10-24

1190瀏覽量

實戰(zhàn)深度強化學(xué)習(xí)DQN-理論和實踐

1、Q-learning回顧

Q-learning 的 算法過程如下圖所示：

在Q-learning中，我們維護一張Q值表，表的維數(shù)為：狀態(tài)數(shù)S * 動作數(shù)A，表中每個數(shù)代表在當前狀態(tài)S下可以采用動作A可以獲得的未來收益的折現(xiàn)和。我們不斷的迭代我們的Q值表使其最終收斂，然后根據(jù)Q值表我們就可以...

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技術(shù)小能手

2018-07-30

1512瀏覽量

近200篇機器學(xué)習(xí)&深度學(xué)習(xí)資料分享(含各種文檔，視頻，源碼等)

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

本文收集了百來篇關(guān)于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的資料，含各種文檔，視頻，源碼等。而且原文也會不定期的更新，望看到文章的朋友能夠?qū)W到更多。《Brief History of Machine Learning》

介紹:這...

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武耀文

2016-11-02

2155瀏覽量

神經(jīng)支持決策樹(NBDT)算法研究

閑魚技術(shù)-漸漓

背景

在閑魚的很多業(yè)務(wù)場景中有大量需要利用算法進行分類的需求，例如圖片分類、組件識別、商品分層、糾紛類別預(yù)測等。這些場景往往需要模型識別出的結(jié)果具備可解釋性，也就是識別不能只得到其類別，最好能在識別過程中同時解釋類別的層級和來源。如何進行有解釋的圖片分類成為了項目研發(fā)中的一個需求，...

文章

閑魚技術(shù)

2020-06-04

557瀏覽量

一文掌握機器學(xué)習(xí)必備數(shù)學(xué)知識(附學(xué)習(xí)資源)

本篇文章是由留德華叫獸在知乎的優(yōu)秀回答改編擴展而成的，作者留德華叫獸有著應(yīng)用數(shù)學(xué)和碩士運籌學(xué)、優(yōu)化理論的背景轉(zhuǎn)到德國海德堡大學(xué)讀博，主要從事機器學(xué)習(xí)、計算機視覺的研究，希望自己的一些經(jīng)驗可以對想入門機器學(xué)習(xí)的朋友們有點借鑒作用。作者王源對數(shù)學(xué)優(yōu)化和機器學(xué)習(xí)都有涉及，在原回答的框架下加入了自己學(xué)習(xí)過...

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技術(shù)小能手

2018-04-16

6948瀏覽量

Apache Spark 1.5新特性介紹

Apache Spark社區(qū)剛剛發(fā)布了1.5版本,大家一定想知道這個版本的主要變化,這篇文章告訴你答案。

DataFrame執(zhí)行后端優(yōu)化(Tungsten第一階段)

DataFrame可以說是整個Spark項目最核心的部分,在1.5這個開發(fā)周期內(nèi)最大的變化就是Tungsten項目的第一階段已經(jīng)完成...

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小旋風柴進

2017-05-02

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python训练神经网络模型_bp神经网络python 训练的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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