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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro
7年前
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被错误理解的人工神经网络(一)!
神经网络是机器学习算法中最流行且最强大的算法。在定量金融中,神经网络通常用于时间序列预测、构建专有指标、算法交易、证券分类和信用风险建模,它也被用来构建随机过程模型和价格衍生工具。尽管它很有用,但神经网络往往因为它们的性能是“不可靠的”而声誉不佳。在我看来,
【方向】
6年前
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【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第10章 人工神经网络介绍(下)
使用神经网络 现在神经网络被训练了,你可以用它进行预测。 为此,您可以重复使用相同的建模阶段,但是更改执行阶段,如下所示: with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, "./my_model_final.ckp
技术小能手
6年前
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神经网络入门指南
人工神经网络(ANN)是一种从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象从而建立的某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。其在语音识别、计算机视觉和文本处理等方面取得的突破性成果。在下文,我们将深入了解一种名为多层感知器的人工神经网络。 神经元 在神经网络中,
【方向】
6年前
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一篇卷积神经网络的编年史
人工神经网络模型整体上的发展过程如下图所示: 上图对比了本文所述的各种神经网络之间,操作复杂度和精度之间的关系。 LeNet5 1998, Yann LeCun 的 LeNet5。 图像特征分布在整个图像上。 在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时,具有可学
玄学酱
7年前
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认知推理:从图表示学习和图神经网络的最新理论看AI的未来
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 近年来,图表示学习(Graph Embedding)和图神经网络(Graph Neural Network, GNN)成为网络数据分析与应用的热点研究问题,
云栖号资讯小哥
4年前
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基础 | 神经网络快速入门:什么是多层感知器和反向传播?
本文对多层感知器和反向传播进行入门级的介绍。作者 Ujjwal Karn 在机器学习领域有三年的从业和研究经验,对深度学习在语音和视觉识别上的应用非常感兴趣。 人工神经网络是一种计算模型,启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。人工神经网络在语音识别、计算机视
沉默术士
7年前
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神经网络预测股票市场
机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金为了实现最大化利润而通常使用的新的有效策略。作为一个人工智能和金融爱好者,这是一个令人兴奋的消息,因为神经网络结合了我感兴趣的两个领域。本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场,特别是股票(或指数)的价格。这篇文章基于我G
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