随笔分类 - 神经网络
摘要:曾经历过两次低谷的人工神经网络,还会迎来下一个低谷么? 编者按:本文作者杨青山,自媒体人,爱好消费电子、新兴科技,微信公众号 "伪geek";36氪经授权发布。 今天企业、码农、风险资本、政府机构都伸长脖子望着人工智能。 这个人工智能机器学习领域已可开挖的黑金,千军万马挤独木桥的洪流,走向何处,他们
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摘要:神经网络简史(下)——「深度学习」会迎来终结者吗? 前情提要 《神经网络简史(上)——从“极高的期待”到“极度的怀疑”》 第三周期的复兴:深度学习 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Yann LeCun获得2018年图灵奖是众望所归。 Geoffrey Hinton, Yo
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摘要:神经网络简史(上)——从“极高的期待”到“极度的怀疑” 神经网络的发展,迄今经历了三个周期,包括三次高潮和两次低谷。 第一个周期(1943—1986),感知器时代。 从1943年McCulloch-Pitts(MP)模型作为开端、1957年感知器的提出为标志性高潮起点,到1969年Minsky的《感
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摘要:干货|什么是神经网络验证?一文读懂神经网络验证大赛获奖算法α,β-CROWN 在近期举办的国际神经网络验证大赛 VNN-COMP 中,来自卡内基梅隆大学 (CMU)、美国东北大学、哥伦比亚大学、加州大学洛杉矶分校(UCLA) 的成员共同开发的工具α,β-CROWN 获得了第二届国际神经网络验证大赛总
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摘要:在理解通用近似定理之前,你可能都不会理解神经网络 机器之心Pro 2021-09-07 15:44匠心计划创作者,机器之心官方帐号,优质科技领域创作者 关注 机器之心报道 编辑:陈萍、蛋酱 通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。 此前,图灵奖得主、深度学习先驱 Ya
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摘要:神经网络可解释性、深度学习新方法, 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势? 编辑:Sophia计算机视觉联盟 报道 | 公众号 CVLianMeng 转载于 :AI科技评论 AI博士笔记系列推荐: 博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记“神经网络” 作为 2019 年最后一场重量级的人工智能国际学
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摘要:神经网络的发展历史 先来在视觉上感受一下“深度学习”的地位。下图是AI、机器学习和深度学习三个概念的一个关系图。 AI的领域要相对较广泛,机器学习是AI的一个子领域,而深度学习是机器学习领域中的一个子集。 深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法,然而深度学习或者深度神经网络的成功得益于层出
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摘要:神经网络从产生到现在的发展历史--科普 对于入门学习神经网络的没有基础的同学来说,直接上公式和各种算法,会比较懵圈。我个人的体会是先了解这个技术的来龙去脉,先从科普版开始,从它最简单地方式开始,一步一步了解它怎么演进的,每一个时代考虑了什么,加入了什么,优化了什么。我原来学过人工智能的课,但是好些年
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摘要:反向传播神经网络极简入门我一直在找一份简明的神经网络入门,然而在中文圈里并没有找到。直到我看到了这份162行的Python实现,以及对应的油管视频之后,我才觉得这就是我需要的极简入门资料。这份极简入门笔记不需要突触的图片做装饰,也不需要赘述神经网络的发展历史;要推导有推导,要代码有代码,关键是,它们...
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摘要:神经网络简史自图灵提出“机器与智能”,一直就有两派观点,一派认为实现人工智能必须用逻辑和符号系统,这一派看问题是自顶向下的;还有一派认为通过仿造大脑可以达到人工智能,这一派是自底向上的,他们认定如果能造一台机器,模拟大脑中的神经网络,这台机器就有智能了。前一派,我想用“想啥来啥”来形容;后一派就称之...
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摘要:Calculus on Computational Graphs: BackpropagationIntroductionBackpropagation is the key algorithm that makes training deep models computationally trac...
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摘要:What Does “Neurons that Fire Together Wire Together” Mean?I’ve heard the phrase “neurons that fire together wire together” more times than I can count...
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摘要:A Neural Network in 11 lines of PythonA bare bones neural network implementation to describe the inner workings of backpropagation.Posted by iamtrask ...
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摘要:NEURAL NETWORKS, PART 3: THE NETWORKWe have learned about individual neurons in theprevious section, now it’s time to put them together to form an act...
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摘要:NEURAL NETWORKS, PART 2: THE NEURONA neuron is a very basic classifier. It takes a number of input signals (a feature vector) and outputs a single val...
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摘要:NEURAL NETWORKS, PART 1: BACKGROUNDArtificial neural networks (NN for short) are practical, elegant, and mathematically fascinating models for machine...
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摘要:BP神经网络起源:线性神经网络与单层感知器古老的线性神经网络,使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用,但是你可以看到它的改良版:Logistic回归。可以看到这个网络,输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b,其实和数学上的回归拟合别无二致。Logistic回...
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摘要:径向基函数(RBF)神经网络RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当...
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摘要:ON THE EVOLUTION OF MACHINE LEARNING: FROM LINEAR MODELS TO NEURAL NETWORKSWe recently interviewed Reza Zadeh (@Reza_Zadeh). Reza is a Consulting Prof...
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