在上一章,我们学习了深度神经网络通常比浅层神经网络更加难以训练。我们有理由相信,若是可以训练深度网络,则能够获得比浅层网络更加强大的能力,但是现实很残酷。从上一章我们可以看到很多不利的消息,但是这些困难不能阻止我们使用深度神经网络。本章,我们将给出可以用来训练深度神经网络的技术,并在实战中应用它们。同样我们也会从更加广阔的视角来看神经网络,简要地回顾近期有关深度神经网络在图像识别、语音识别和其他应
卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是将二维离散卷积运算和人工神经网络相结合的一种深度神经网络。它的特点是可以自动提取特征。有关卷积神经网络的数学原理和训练过程请见我的另一篇文章《机器学习教程 十五-细解卷积神经网络》。 手写数字识别 为了试验,我们直接采用http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的手写
Angel 中的学习率Decay Angel参考TensorFlow实现了多种学习率Decay方案, 用户可以根据需要选用. 在描述具体Decay方案前, 先了解一下Angel中的Decay是怎样引入的, 在什么时候进行Decay. 对于第一个问题, Decay是在GraphLearner类中引入的, 在初始化时有如下代码: val ssScheduler: StepSizeScheduler =
说明 该文档为“3Blue1Brown - 深度学习系列视频”的整理,主要包括三个视频 神经网络的结构 梯度下降法 反向传播算法 让我们跟着 3Blue1Brown 从偏数学的角度来理解神经网络(原视频假设观众对神经网络没有任何背景知识) 目录 内容: 神经网络是什么? 神经网络的结构 神经网络的工作机制 深度学习中的“学习”指的是什么? 神经网络的不足 示例:一个用于数字手写识别的神经网络 这个
本节将讨论优化与深度学习的关系,以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中,我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后,我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中,这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数(objective function)。依据惯例,优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实,任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题,只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可
模式识别是自然语言处理的一个核心部分。以-ed结尾的词往往是过去时态动词(5.)。频繁使用will是新闻文本的暗示(3)。这些可观察到的模式——词的结构和词频——恰好与特定方面的含义关联,如时态和主题。但我们怎么知道从哪里开始寻找,形式的哪一方面关联含义的哪一方面? 本章的目的是要回答下列问题: 我们怎样才能识别语言数据中能明显用于对其分类的特征? 我们怎样才能构建语言模型,用于自动执行语言处理任
学习新技能,尤其是非技术类,是最大的一种乐趣。大多数公司会更加有斗志如果它们明白这对程序员来说是多大的激励。 人类通过做来学。读书和上课是有用的。但你对一个从不写程序的程序员会有任何敬意吗?学习任何技能,你应该把自己放在一个可以练习技能的宽容的位置。学习一个新的编程语言时,在你必须做一个大工程前,试着用它做一个小的工程。学习管理软件项目时,先试着管理一个小的工程。 一个好的导师不是你做事情的替代品
First Launch 首次运行 Let's begin learning Unity. If you have not yet opened Unity, you can find it inside Start » Programs » Unity on Windows, or Applications » Unity on Mac. The Unity Editor will appear
投票 以下的合约相当复杂,但展示了很多Solidity的功能。它实现了一个投票合约。 当然,电子投票的主要问题是如何将投票权分配给正确的人员以及如何防止被操纵。 我们不会在这里解决所有的问题,但至少我们会展示如何进行委托投票,同时,计票又是 自动和完全透明的 。 我们的想法是为每个(投票)表决创建一份合约,为每个选项提供简称。 然后作为合约的创造者——即主席,将给予每个独立的地址以投票权。 地址后
Machine Learning (ML)是一种自动学习,很少或没有人为干预。 它涉及编程计算机,以便他们从可用的输入中学习。 机器学习的主要目的是探索和构建可以从先前数据中学习并对新输入数据进行预测的算法。 学习算法的input是训练数据,表示经验, output是任何专业知识,通常采用可执行任务的另一算法的形式。 机器学习系统的输入数据可以是数字,文本,音频,视觉或多媒体。 系统的相应输出数据
欢迎来到 protocol buffer 的开发者文档,protocol buffer是一个语言无关,平台无关,可扩展的结构化数据序列化方案,用于协议通讯,数据存储和其他更多用途。
工具归工具,研究归研究,AI的研究唯有打好基础,多看论文,多做实验,才能真正掌握深度学习。 Google 深度学习笔记 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes
Guava 是一个 Google 的基于java1.6类库的扩展项目,包括 collections, caching, primitives support, concurrency libraries, common annotations, string processing, I/O, 等等. 这些高质量的API可以使你的JAVA代码更加优雅,更加简洁,让你工作更加轻松愉悦。
Rust 语言是一种高效、可靠的通用高级语言。其高效不仅限于开发效率,它的执行效率也是令人称赞的,是一种少有的兼顾开发效率和执行效率的语言。
基于 async/await 实现中间体系的 koa2 框架将会是 node.js web 开发方向大势所趋的普及框架。基于 generator/yield 的 koa1 将会逐渐被 koa2 替代,毕竟使用 co.js 来处理 generator 是一种过渡的方式,虽然有其特定的应用场景,但是用 async/await 会更加优雅地实现同步写法。