深度学习入门 1.随机梯度下降 在之前的学习过程当中,对于损失函数的最为重要的参数的梯度的更新是基于数据集中的所有数据,每一个数据都会进行到计算过程当中去,在本案例中,因为波士顿房价预测这个案例所涉及的数据并没有很多,还能够适用于这样的基于所有数据的计算.然而在实际的应用当中,很多时候都是需要很大量的数据集的,因此,这里就提出了随机梯度下降的这样一个概念.即在整个的样本中抽取一小部分的数据进行梯度的更新,这样做的好处在于虽然没有特别精确,但是能够大大的优化整个计算的性能. 其核心概念有三个:①m

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 中提到过对抗样本,这篇算是针对对抗样本的一个小小扩充:用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成对抗样本. 本文代码的完整例子可以在下面地址下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners Fast Gradient Sign方法 先回顾一下 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 

keras是基于tensorflow封装的的高级API,Keras的优点是可以快速的开发实验,它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行. 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠.对于更复杂的结构,你应该使用 Keras 函数式 API,它允许构建任意的神经网络图. 用Keras定义网络模型有两种方式, Sequential 顺序模型 Keras 函数式 API模型 1.Sequential 顺序模型 from kera

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

基本数学假设:各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的.所以在特征关联性较强的分类任务上的性能表现不佳. #coding=utf8 # 从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器fetch_20newsgroups. from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # 从sklearn.model_selection中导入train_test_split用于数据分割. from sklearn.model_selection i

最近,在全球安全领域的殿堂级盛会 DEF CON 2018 上,GeekPwn 拉斯维加斯站举行了 CAAD CTF 邀请赛,六支由国内外顶级 AI 学者与研究院组成的队伍共同探讨以对抗训练为攻防手段的 CTF.TSAIL 团队的庞天宇.杜超作为代表获得该项比赛的冠军,参加比赛的骨干成员还包括董胤蓬.韦星星等,TSAIL 团队来自于清华大学人工智能研究院,主要研究领域为机器学习. 同样在去年,该团队在 NIPS 2017 AI 对抗性攻防竞赛的三项比赛任务中(有/无特定目标攻击:攻击检测),全部

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

梯度消失.梯度爆炸以及Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion). 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差. 假设一个层数为\(L\)的多层感知机的第\(l\)层\(\boldsymbol{H}^{(l)}\)的权重参数为\(\boldsymbol{W}^{(l)}\),输出层\(\boldsymbol{H}^{(L)}\)的权重参

BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐

转载自:http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618222.html 首先我们先弄懂什么是"条件随机场",然后再探索其详细内容. 于是,先介绍几个名词. 马尔可夫链 比如:一个人想从A出发到达目的地F,然后中间必须依次路过B,C, D, E,于是就有这样一个状态: 若想到达B,则必须经过A: 若想到达C,则必须经过A, B: 以此类推,最终 若想到达F,则必须经过A,B,C,D,E. 如果把上面的状态写成一个序列的话,那就是:

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

判断学习速率是否合适?每步都下降即可.这篇先不整理吧... 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression),也算进入了比较正统的机器学习算法.啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题: 2)通过最大似然.最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数,也就是一个最优化问题.找到最优化问题的解,也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数: 3)然后我们需要求解这个代

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression)

机器学习(4)之Logistic回归 1. 算法推导 与之前学过的梯度下降等不同,Logistic回归是一类分类问题,而前者是回归问题.回归问题中,尝试预测的变量y是连续的变量,而在分类问题中,y是一组离散的,比如y只能取{0,1}. 假设一组样本为这样如图所示,如果需要用线性回归来拟合这些样本,匹配效果会很不好.对于这种y值只有{0,1}这种情况的,可以使用分类方法进行. 假设,且使得 其中定义Logistic函数(又名sigmoid函数): 下图是Logistic函数g(z)的分布曲线,当z

1.概述 Logistic regression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性. 在经典之作<数学之美>中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用 户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了,你就有钱收了.这就是为什么我们的电脑现在广告泛滥的 原因.还有类似的某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性啊等等.这个世界是随机的(当然了,人为的确定性系统除外,但也有可能有噪声或产生错误的结果,只

算法原理 K近邻是机器学习中常见的分类方法之间,也是相对最简单的一种分类方法,属于监督学习范畴.其实K近邻并没有显式的学习过程,它的学习过程就是测试过程.K近邻思想很简单:先给你一个训练数据集D,包括每个训练样本对应的标签.然后给你一个新的测试样本T,问你测试样本的标签预测是什么,K近邻的方法就是找到T到D中每一个样本的相似度,然后根据相似度大小对D中样本排序,取前K个最相似的样本的标签的众数作为测试样本T的标签(即前K个样本投票决定).具体相似度怎么度量,是根据测试样本到D中每个训练样本的距离

卷积神经网络发展趋势.Perceptron(感知机),1957年,Frank Resenblatt提出,始祖.Neocognitron(神经认知机),多层级神经网络,日本科学家Kunihiko fukushima,20世纪80年代提出,一定程度视觉认知功能,启发卷积神经网络.LeNet-5,CNN之父,Yann LeCun,1997年提出,首次多层级联卷积结构,手写数字有效识别.2012年,Hinton学生Alex,8层卷积神经网络,ILSVRC 2012比赛冠军.AlexNet 成功应用ReL