NIPS2017哪些论文值得关注 论文链接 1.首先这篇文章研究的是 event stream,什么是event stream呢 ? 假如你是一个医生,你每天会看到很多病人 ,对于每一个病人,你都有他一长串的历史记录,有他在不同时间做了什么检查,得了什么病 假如你在淘宝.亚马逊买东西的记录,在不同时间买了不同的东西, 这也是一个event stream 在推特或者 微博上面 你可以看到 好友 在不同的时间发表微博,这些都是 event stream 2.研究event stream的意义 因为基

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(3)-- 超参数调试.Batch正则化和编程框架 1. Tuning Process 深度神经网络需要调试的超参数(Hyperparameters)较多,包括: :学习因子 :动量梯度下降因子 :Adam算法参数 #layers:神经网络层数 #hidden units:各隐藏层神经元个数 learning rate decay:学习因子下降参数 mini-batch size:批量训练样本包含的样本个数 超参数之间也有重要性差异. 1.通常

3 Streaming Graph Neural Networks link:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401092 Abstract 本文提出了一种新的动态图神经网络模型DGNN,它可以随着图的演化对动态信息进行建模.特别是,该框架可以通过捕获: 1.边的序列信息, 2.边之间的时间间隔, 3.信息传播耦合性 来不断更新节点信息. Conclusion 在本文中,提出了一种用于动态图的新图神经网络架构DGNN.该架构有两个组件构成:更新组件

5 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs link:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-CN&sa=X&ei=kIF4YrmVJ-OM6rQPxfOKUA&scisig=AAGBfm3I4EpwNkRLc5xhuaLEs47V0XWOzA&oi=schola

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A

Introduction to neural network 不能自欺欺人. 实干兴邦,空谈误国. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 题外话: Matlab的神经网络工具箱使得神经网络得到大力的推广,得到很多其它的人关注与研究使用. 然而,非常多

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :

[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介 和“AI是新电力”相类似的说法是什么? [  ]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. [  ]通过“智能电网”,AI提供新的电能. [ ]AI在计算机上运行,​​并由电力驱动,但是它正在让以前的计算机不能做的事情变为可能. [★]就像100年前产生电能一样,AI正在改变很多的行业. 请注意: 吴恩达在视频中表达了同样的观点. 哪些是深度学习快速发展的原因? (两个选项

Diffusion-Convolutional Neural Networks (传播-卷积神经网络)2018-04-09 21:59:02 1. Abstract: 我们提出传播-卷积神经网络(DCNNs),一种处理 graph-structured data 的新模型.随着 DCNNs 的介绍,我们展示如何从 graph structured data 中学习基于传播的表示(diffusion-based representations),然后作为节点分类的有效基础.DCNNs 拥有多个有趣

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt

java神经网络组件Joone.Encog和Neuroph https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j http://muchong.com/html/201611/10796085.html Comparing Neural Networks in Neuroph, Encog and JOONE https://www.codeproject.com/articles/85385/comparing-neural-networks-in-

学习TensorFlow笔记 import tensorflow as tf #定义变量 #Variable 定义张量及shape w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) with tf.Session() as sess: print(sess.run(w1.initializer)) print

BP神经网络 function [W,err]=BPTrain(data,label,hiddenlayers,nodes,type) %Train the bp artial nueral net work %input data,label,layers,nodes,type %data:dim*n %label:1*n %layers:m:number of hidden layers %nodes:num_1;num_2...num_m %type==1:create and train

基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量:第一个卷积层5x5x1x32=800个参数,第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数,第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数,第四个输出层1024x10=10240个参数,总量级为330万个参数,单机训练时间约为30分钟. 关于优化算法:随机梯度下降法的learning rate需要逐渐变小,因为随机抽取样本引入了噪音,使得我们在最小点处的随机梯度仍然不为0.对于batch gradient descent不

近期,Google Deep Mind团队提出了一个机器学习模型,并起了一个特别高大上的名字:神经网络图灵机,我为大家翻译了这篇文章,翻译得不是特别好,有些语句没读明白,欢迎大家批评指正  原论文出处:http://arxiv.org/pdf/1410.5401v1.pdf. 版权所有,禁止转载. 神经网络图灵机 Alex Graves gravesa@google.comGreg Wayne gregwayne@google.comIvo Danihelka danihelka@google.

几乎每一次神经网络的再流行,都会出现:推进人工智能的梦想之说. 前言: Marr视觉分层理论 Marr视觉分层理论(百度百科):理论框架主要由视觉所建立.保持.并予以解释的三级表象结构组成,这就是:         a.基元图(the primal sketch)-由于图像的密度变化可能与物体边界这类具体的物理性质相对应,因此它主要描述图像的密度变化及其局部几何关系.         b. 2.5维图(2.5 Dimensional sketch)-以观察者为中心,描述可见表面的方位.轮廓.深度

1>建立数据集(并绘制图像) # -*- coding: utf-8 -*- #demo.py import torch import torch.nn.functional as F # 主要实现激活函数 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图的工具 from torch.autograd import Variable # 生成伪数据 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) y = x.p

(标题长一点就能让外行人感觉到高大上) 直接切入主题好了,这个比赛还必须一个神经网络才可以 所以我们结合主题,打算写一个神经网络的中文分词 这里主要写一下数据的收集和处理,网络的设计,代码的编写和模型测试 数据问题 这个模型的数据,我们打算分三类来: 用msr, pku, as, cityu的语料作数据 这些是人工分词的数据,作为数据是最合适的 虽然数据量确实不小(共158999行),但我们有几个另外的想法 用已有的多个中文分词工具,对小说.新闻.法律等进行分词,作为数据 很多分词工具的分词结果