今天正好有空，把官方提供的demo浅玩了一下，发现它并没有那么神。...2638938117907120128&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 项目代码 整体使用下来，感觉它在dev环境下运行时，即时编译的速度并没有惊艳到我
神经网络（深度学习）学习到的是什么？一个含糊的回答是，学习到的是数据的本质规律。但具体这本质规律究竟是什么呢？要回答这个问题，我们可以从神经网络的原理开始了解。...我们可以很简单地用决策函数的数学式来概括我们学习到的线性回归模型，预测y=w1x1 + w2x2 + wn*xn。...PTRATIO|住房所在城镇的师生比例+[0.0190283]*B|1000(Bk|0.63)^2,其中 Bk 指代城镇中黑人的比例+[-0.66846687]*LSTAT|弱势群体人口所占比例 小结：单层神经网络学习到各输入特征所合适的权重值...从学习的角度上看，模型很像是集成学习方法——以上层的神经网络的学习的特征，输出到下一层。而这种学习方法，就可以学习到非线性转换组合的复杂特征，达到更好的拟合效果。...这和人类学习（图像识别）的过程是类似的——从具体到抽象，简单概括出物体的本质特征。
本文将深入探讨神经网络与深度学习的原理、结构、常用算法和应用场景，并简要展望未来发展方向。 神经网络基础 什么是神经网络？...神经网络最早于20世纪40年代提出，但直到深度学习技术兴起，才得以广泛应用。...激活函数的选择会直接影响网络的学习能力和收敛速度。 深度学习概述 什么是深度学习？ 深度学习是一种使用多层神经网络模型的方法，以模仿人脑在多个抽象层次上处理数据的方式。...模型部署 经过优化的模型可以部署到生产环境，进行实时预测。部署方式包括多种，例如： 云部署：将模型部署到云平台（如AWS、Google Cloud、Azure等），适合大规模应用。...模型偏见 深度学习模型训练过程中可能会学习到数据中的偏见，从而导致不公平的决策。例如，在人脸识别中，模型可能对不同种族的人表现出不同的准确性。解决模型偏见问题，是未来深度学习研究的一个重要方向。
当机器学习第一次「看」到一只猫咪的图片资料时，会将猫咪图片的特征矢量透过神经网络从左向右传递过去，中间会经过特定几个神经元、经过各个神经元上的激发函数后产出最终的预测答案──比如最后预测出来的结果是0.1...，机器学习认为这张图片里面很可能没有猫咪。...所以我们的目标便是将代价函数优化到越小越好。...一层层的类神经网络听起来似乎很厉害。当年由Hinton等人首先提出了多层感知机、以及反向传播的训练算法，使得类神经网络在1980-1990年代鼎盛一时。...而支持矢量机 (SVM) 技术在图像和语音识别方面的成功，使得神经网络的研究陷入前所未有的低潮。 此时学术界的共识是： 多层神经网络是个完全没有前途的死胡同。
图17 单层神经网络（决策分界） 4.影响 感知器只能做简单的线性分类任务。但是当时的人们热情太过于高涨，并没有人清醒的认识到这点。...机器学习问题之所以称为学习问题，而不是优化问题，就是因为它不仅要求数据在训练集上求得一个较小的误差，在测试集上也要表现好。因为模型最终是要部署到没有见过训练数据的真实场景。...在神经网络中，每一层神经元学习到的是前一层神经元值的更抽象的表示。...例如第一个隐藏层学习到的是“边缘”的特征，第二个隐藏层学习到的是由“边缘”组成的“形状”的特征，第三个隐藏层学习到的是由“形状”组成的“图案”的特征，最后的隐藏层学习到的是由“图案”组成的“目标”的特征...Ng实践了深度学习的效果，认识到深度学习的基础--神经网络的重要性。这就是他在后面重点介绍神经网络的原因。总之，对于神经网络的学习而言，我更推荐Coursera上的。
，我们可以讨论机器学习算法，其分为 3 个组别：线性模型（linear models）、树型模型（tree-based models）、和神经网络（neural networks）。...两者都具有「过拟合（overfit）」的趋势，这意味着模型太适应于数据而牺牲了推广到先前未知的数据的能力。因此，这两个模型经常需要进行规范，这意味着它们有一定的惩罚（penalty）以防止过拟合。...这可能是第一次分割（或分支）——那些有着异常高消费的卡和没有的卡。然后我们使用第二个最佳属性（例如，经常使用的信用卡）来创建下一次分割。然后我们可以继续直到我们有足够的属性来满足我们的需要。...什么是神经网络 ? 生物学中的神经网络是互相交换信息的相互连接的神经元。这个想法现在已经适用于机器学习的世界，并被称为人工神经网络（ANN）。...深度学习（deep learning）是一个经常出现的词，是指几层连续放置的人工神经网络。 人工神经网络（ANN）包含了许多可以学习类似人脑的认知能力的模型。
引言 在当今人工智能的浪潮中，神经网络作为其核心驱动力之一，正以前所未有的速度改变着我们的世界。从图像识别到自然语言处理，从自动驾驶到医疗诊断，神经网络的应用无处不在。...这一过程是神经网络学习的核心。 2.3 权重更新与优化 权重更新通常使用梯度下降等优化算法进行。通过不断调整权重值，使得网络的输出逐渐接近实际目标，从而优化网络性能。...3.3 其他领域 除了计算机视觉和自然语言处理外，神经网络还广泛应用于游戏策略、金融预测、自动驾驶、智能制造等多个领域。它们通过学习和优化复杂的数据关系，为这些领域带来了革命性的变革。...（使用神经网络） 在强化学习领域，神经网络常被用作策略网络来近似最优策略。...从基础概念到最新进展，从应用场景到面临的挑战，我们都有理由相信神经网络将在未来发挥更加重要的作用。让我们共同期待并见证这一技术的不断发展和完善吧！
图17 单层神经网络（决策分界） 4.影响 感知器只能做简单的线性分类任务。但是当时的人们热情太过于高涨，并没有人清醒的认识到这点。...机器学习问题之所以称为学习问题，而不是优化问题，就是因为它不仅要求数据在训练集上求得一个较小的误差，在测试集上也要表现好。因为模型最终是要部署到没有见过训练数据的真实场景。...在神经网络中，每一层神经元学习到的是前一层神经元值的更抽象的表示。...例如第一个隐藏层学习到的是“边缘”的特征，第二个隐藏层学习到的是由“边缘”组成的“形状”的特征，第三个隐藏层学习到的是由“形状”组成的“图案”的特征，最后的隐藏层学习到的是由“图案”组成的“目标”的特征...外在条件的满足也是神经网络从神经元得以发展到目前的深度神经网络的重要因素。 除此以外，一门技术的发扬没有“伯乐”也是不行的。
通过本文，你可以了解到这些问题的答案，同时还能知道神经网络的历史，以及如何较好地学习它。...人们认为已经发现了智能的奥秘，许多学者和科研机构纷纷投入到神经网络的研究中。美国军方大力资助了神经网络的研究，并认为神经网络比“原子弹工程”更重要。...下图显示了带有两个输出单元的单层神经网络，其中输出单元z1的计算公式如下图。 ? 图13 单层神经网络(Z1) 可以看到，z1的计算跟原先的z并没有区别。...图17 单层神经网络（决策分界） 影响 感知器只能做简单的线性分类任务。但是当时的人们热情太过于高涨，并没有人清醒的认识到这点。于是，当人工智能领域的巨擘Minsky指出这点时，事态就发生了变化。...Minsky认为，如果将计算层增加到两层，计算量则过大，而且没有有效的学习算法。所以，他认为研究更深层的网络是没有价值的。（本文成文后一个月，即2016年1月，Minsky在美国去世。
不应该如此，我自己还没有给该引用的地方加引用呢！ 我们试试不优化后输出结果是什么： 对！
01 第二集-数据集 数据是深度学习的精神食粮，没有大数据，是万万不可能有深度学习的成功的。 本课的主要内容： 1， 深度学习里的经典数据集与历史节点。 2， 数据集的发展趋势。...03 第四集-神经网络 这一课将比较传统神经网络和卷积神经网络各自的输入，结构与计算效率，应用场景，重要讲述卷积神经网络设计的核心思想及其背后的原理，为接下来展开讲述的优化，可视化，模型结构等打好基础。...本课的主要内容： 1，传统的全连接神经网络。 2，卷积神经网络。
，因此通常选择更大的规模，并防止过拟合 Avoid Overfit Early Termination 当训练结果与验证集符合度下降时，就停止训练 Regulation 给神经网络里加一些常量，做一些限制...（Hyper parameter），调整这个新的项的值 Hyper parameter：拍脑袋参数→_→ l2模的导数容易计算，即W本身 DropOut 最近才出现，效果极其好 从一个layer到另一个...layer的value被称为activation 将一个layer到另一个layer的value的中，随机地取一半的数据变为0，这其实是将一半的数据直接丢掉 由于数据缺失，所以就强迫了神经网络学习redundant...的知识，以作为损失部分的补充 由于神经网络中总有其他部分作为损失部分的补充，所以最后的结果还是OK的 More robust and prevent overfit 如果这种方法不能生效，那可能就要使用更大的神经网络了...评估神经网络时，就不需要DropOut，因为需要确切的结果 可以将所有Activation做平均，作为评估的依据 因为我们在训练时去掉了一半的随机数据，如果要让得到Activation正确量级的平均值
神经网络：模仿大脑的“黑箱” 深度学习的根基是人工神经网络（ANN），它模仿了我们大脑中神经元的结构与功能。神经网络由多个层次组成，每个层次包括多个节点（也叫做神经元）。...深度学习的技术演进 深度学习并不是一个全新的技术，它的起源可以追溯到20世纪40年代。当时，科学家们通过模拟大脑的神经元网络，提出了最早的人工神经网络模型。...从图像分类到自然语言处理，深度学习几乎覆盖了所有领域，成为人工智能的核心技术。 6....未来展望：从“黑箱”到可解释性 尽管深度学习的“黑箱”问题仍然存在，但随着技术的进步，研究人员正致力于提高模型的可解释性。...从最初的神经网络模型到如今的复杂深度学习算法，深度学习不仅解决了很多传统机器学习无法处理的复杂问题，也推动了人工智能的快速发展。 然而，深度学习的“黑箱”特性仍然是一个不可忽视的问题。
引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中一种用于处理图像、语音、视频等多维数据的常见网络结构。...CNN的设计思想来源于生物视觉神经网络的结构，通过局部感知、共享权重和池化等机制，使得模型具有较强的特征学习能力，并且能够有效地减少参数量。...激活函数激活函数的作用是引入非线性，使得神经网络能够学习到更加复杂的特征。常见的激活函数包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh等。...CNN的应用卷积神经网络在多个领域都取得了巨大的成功，以下是一些典型的应用：1. 图像分类图像分类是CNN的经典应用之一。通过训练一个CNN模型，我们可以将输入图像分类到不同的类别中。...模型可解释性差：深度学习模型（包括CNN）通常被认为是“黑盒”模型，难以解释其内部决策过程。为了解决这些问题，研究者们提出了诸如深度可分离卷积、网络剪枝、卷积神经网络的轻量化设计等改进方法。
从感知器到人工神经网络 在第8章，感知器里，我们介绍了感知器，一种线性模型用来做二元分类。感知器不是一个通用函数近似器；它的决策边界必须是一个超平面。...反馈人工神经网络的临时状态让它们适合处理涉及连续输入的问题。因为目前scikit-learn没有实现反馈人工神经网络，本文只介绍前馈人工神经网络。...本例中，第一个隐藏层第一个隐藏层到第二个隐藏层。与第一个隐藏层三个隐藏单元计算过程类似，都有一个常误差项输入单元，并没有在图中画出，我们计算Hidden4的激励如下图所示： ?...选择神经网络架构是很复杂的事情。确定隐藏单元和隐藏层的数量有一些首要原则，但是都没有必然的依据。...多层感知器就是一种前馈人工神经网络，其每一次都完全连接后面一层。带一个隐藏层和若干隐藏单元的MLP是一种通用函数近似器。它可以表示任何连续函数，尽管它未必能够自动的学习到适当的权重。
神经网络是目前最流行的机器学习算法之一。随着时间的推移，证明了神经网络在精度和速度方面，比其他的算法性能更好。并且形成了很多种类，像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码，深度学习等等。...这篇文章尝试去介绍神经网络，从一个最基础的构件，即一个神经元，深入到它的各种流行的种类，像CNN,RNN等。 神经元是什么？...中间的layer叫做隐藏层，因为其值不能在训练集中观察到。我们也可以说，我们的神经网络例子，具有3个输入单元(不包括偏置单元)，3个隐藏单元，1个输出单元。...，从最基本的结构，一个神经元，到最有效的神经网络类型。...我明白有还有很多其他流行的神经网络种类，将打算在下一篇文章中涉及，如果你想要早一点覆盖到某些主题，请向我建议。
机器学习问题之所以称为学习问题，而不是优化问题，就是因为它不仅要求数据在训练集上求得一个较小的误差，在测试集上也要表现好。因为模型最终是要部署到没有见过训练数据的真实场景。...在神经网络中，每一层神经元学习到的是前一层神经元值的更抽象的表示。...例如第一个隐藏层学习到的是“边缘”的特征，第二个隐藏层学习到的是由“边缘”组成的“形状”的特征，第三个隐藏层学习到的是由“形状”组成的“图案”的特征，最后的隐藏层学习到的是由“图案”组成的“目标”的特征...，外在条件的满足也是神经网络从神经元得以发展到目前的深度神经网络的重要因素。 除此以外，一门技术的发扬没有“伯乐”也是不行的。...Ng实践了深度学习的效果，认识到深度学习的基础–神经网络的重要性。这就是他在后面重点介绍神经网络的原因。总之，对于神经网络的学习而言，我更推荐Coursera上的。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。...本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习的第四节课。 课程主要内容 回顾上一节课的内容。（P2） 讨论只有一个隐藏层的神经网络。（P3） 讨论多分类问题。...首次讨论具有隐藏层的神经网络。首先讲解了输入数据 x 到隐藏层的映射关系（pre-activation），然后讲了隐藏层的激活函数，最后讨论输出层。 ? P4....神经网络不单单可以有一个隐藏层，还可以有多个隐藏层。本页就是讨论这个问题。请记住，以后我们遇到的神经网络，大多数都是不止一个隐藏层。所以这一页需要好好消化。 ?...他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。 本文为 AI100 原创，转载需得到本公众号同意。 ----
在这篇文章中，我将展示为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，以及这有助于揭示DNN似乎用来对自然图像进行分类的令人费解的简单策略。...第三，他们解释了现代CNN中观察到的一些现象，例如他们对纹理的偏见（参见我们在ICLR 2019的另一篇论文和我们相应的博客文章）以及他们忽略了对象部分的空间排序。...传统的BoF模型在深度学习开始之前一直非常流行和最先进，但由于其低分类性能而很快就失宠了。但我们是否确定深度神经网络确实使用了与BoF模型截然不同的决策策略？...然而，最大的问题之一当然是图像分类本身的任务：如果局部图像特征足以解决任务，则没有动力学习自然界的真实“物理学”。我们必须以推动模型学习对象的物理本质的方式重构任务本身。...事实上，这种发现仍然可以在2019年完成，这突出了我们对深度神经网络的内部运作了解甚少。缺乏理解使我们无法从根本上发展出更好的模型和架构来缩小人与机器之间的差距。
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