周志华 神经网络

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一本书，给你把卷积神经网络（CNN）安排得明明白白

深度学习在公众面前爆得大名，还是要归功于2016 年AlphaGo的胜利，在AlphaGo大红大紫的同时，人们也牢牢记住了这个原本陌生的专有名词——“深度学习”（deep learning）。 而卷积神经网络是最先落地的深度学习技术之一，被广泛应用于各种现实
博文视点 5年前 1356

机器学习入门|神经网络（一）

传统的机器学习模型过于依赖数据的特征，可解释性强，我们可以通过模型训练结果的权重直观地看到哪个事物特征发挥了多少程度的作用。可是 并不是所有样本都有显示的可描述特征。比如一张图片、一段语音或者一些特殊事物。 有些事物通过显式特征的方式不容易分辨。采集两个人A
kissjz 6年前 1446

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 7年前 2345

UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树：神经网络与决策树完美结合

【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习
技术小能手 6年前 2110

【深度学习之美】损失函数减肥用，神经网络调权重（入门系列之六）

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一） 人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二） 神经网络不胜语，M-P模型似可寻（
【方向】 7年前 28950

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玉來愈宏 7年前 2357

周志华组最新论文提出“溯因学习”，受玛雅文字启发的神经逻辑机

假设你在踢足球，球来了，你把球传给队友，“传球”这一个动作，实际上涉及两种不同的思维过程。 首先，你需要意识到脚下有个球，相当于识别（感知）；其次，你需要判断把球传给哪个队友，这是推理的结果——传给A不传给B，是因为A没有人防守，而B被两个人盯着。 在人类的大
技术小能手 6年前 2020

【深度森林第三弹】周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN

还记得周志华教授等人的“深度森林”论文吗？今天，ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT。 在这篇题为“Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees”的论文中，作者冯霁、俞扬和周志
技术小能手 6年前 1401

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