feature study within neural network 在regression问题中,根据房子的size, #bedrooms原始特征可能演算出family size(可住家庭大小), zip code可能演算出walkable(可休闲去处),富人比例和zip code也可能决定了学区质量,这些个可住家庭大小,可休闲性,学区质量实际上对于房价预测有着至关重要的影响,但是他们都无法直接从原始数据输入获取,而是进过hidden layer学习抽象得出的特征. loss functio…

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的<Neural Networks and Deep Learning>感觉小有收获,分享给大家. 了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient problem),或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题.那么到底什么是梯度消失呢?这个问题又是如何导致的呢?这就是本文要分享的内容. 1. 消失的梯度 首先,我们将一个网络在初始化之后在训练初期的结果可视化如下: 在…

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源:十一城 http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示…

 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章)   https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 深度学习的完整硬件指南 深度学习是计算密集型的,因此您需要具有多个内核的快速CPU,对吧?或者购买快速C…

Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注,首先我们推荐目前规模人气最高的TOP3: 一.Caffe.源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用,包括Pinterest这样的web大户.与TensorFlow一样,Caffe…

本文首发于 vivo 互联网技术微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/wLMvJPXXaND9xq-XMwY2Mg作者:Eike Dehling翻译:杨振涛 本文由来自 Textkernel 的软件与数据工程师 Eike Dehling 于2018年10月23日发布与其Linkedin 的 pulse 上,已获得翻译授权. 英文原文链接:https://www.linkedin.com/pulse/searching-deep-learning-eike-dehlin…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上非常大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.详细引用的资料请看參考文献.详细的版本号声明也參考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分详细的參考资料并没有详细相应.假设某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删…

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l…

 申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 1…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点:    2.1. 传统神经网络的扩展.    2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新.    2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点    3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算   …

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…

Caffe( http://caffe.berkeleyvision.org/ )是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清( http://daggerfs.com/ ),他目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换:…

导读 怎么样来理解近期异常火热的深度学习网络?深度学习有什么亮点呢?答案事实上非常简答.今年十月份有幸參加了深圳高交会的中科院院士论坛.IEEE fellow汤晓欧做了一场精彩的报告,这个问题被汤大神一语道破,他说深度学习网络说白了就是一个多层的神经网络. 同20年前相比,计算机硬件性能提升非常多,有了实现处理大数据和并行运算的能力,deep learning才被又一次重视起来.这里,再反复一遍CNN的实质:CNN就是一个更深层次.具有很多其它节点的ANN网络.但与简单的ANN相比:CNN主要是…

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE…

好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的<Neural Networks and Deep Learning>感觉小有收获,分享给大家. 了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient problem),或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题.那么到底什么是梯度消失呢?这个问题又是如何导致的呢?这就是本文要分享的内容. 1. 消失的梯度 首先,我们将一个网络在初始化之后在训练初期的结果可视化如下: 在…

目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出数据就是序列模型. 音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子. 在自然语言处理中,首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词,解决办法式创建一个词典.然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示,匹配的位置数据为1,其它位置数据为0. 下面看一个循环神经网络模型: RNN反向传播示意图: 如…

导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…

Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处理这个问题--使用电影中先前的事件推断后续的事件. RNN 解决了这个问题.…

1. ufldl教程√ Andrew Ng的教程,matlab代码. 2. Neural Network and Deep Learning√: 一本未写完的书,非常细致,对基础的概念比如cross entropy cost function, backpropagation有十分详细的介绍,python实现,但是是针对多层神经网络的,没有cnn. 3. Deep Learning:     Bengio大神的书. 4.Learning Deep Architectures for AI 还是Y…

不多说,直接上干货! 卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks,简称CNN)提出于20世纪60年代,由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现. CNN是目前深度学习最大的一个流派,其应用优点在于避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接处理原始图像.CNN核心在于“卷积”,传统机器学习中LBP.HOG等特征都可以看作是卷积的一种特殊形式,“卷积”以不同的参数来描述不同的抽象程度特征,更接近于原始图像的“特征抽象”. 如上图所示,利用…

目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降维.如下图: 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘.例如下图: 对于3x3的过滤器,使用下面的数字组合鲁棒性比较高,这样的过滤器也称为Sobel过滤器. 还有一种称为Scharr的过滤器,如下: 随着深度学习的发展,我们学习的其中一件事就是当你真正想去检测出复杂图像的边缘,你不一定要去…

目录 第一周 机器学习策略(1) 第二周 机器学习策略(2) 目标:学习一些机器学习优化改进策略,使得搭建的学习模型能够朝着最有希望的方向前进. 第一周 机器学习策略(1) 搭建机器学习系统的挑战:尝试和改变的东西太多,比如超参数. 什么是正交化? 正交化是协助调节搭建机器学习系统的方法之一,类比老式电视机的调节按钮,正交化指的是电视设计师设计这样的按钮,使得每个按钮都只调整一个性质,这样调整电视图像就很容易,就可以把图像跳到正中. 训练神经网络时,使用early stopping虽然可以改善过…