人工智能算法系列图书以一种数学上易于理解的方式讲授人工智能相关概念，这也是本系列图书英文书名中“for Human”的含义。 本系列图书的每一卷均可独立阅读，也可作为系列图书整体阅读。但需要注意的是，卷1中列出了后续各卷所使用的各种基本算法，并且这些算法本身既是基础，也不失实用性。 2020年1月，人工智能算法系列图书第一卷出版。 欲建高楼，必重基础。本书会讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算...
浅谈深度学习的基础——神经网络算法(科普)神经网络算法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。 人工神经网络早期的研究工作应追溯至上世纪40年代，而1945年冯.诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径...
download:深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 本课程使用原理讲解加实战的方式对深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN）进行深入浅出的讲解。通过图像分类、文本分类、图像风格转换、图像文本生成、图像翻译等项目，让学员获得灵活使用CNN、RNN、GAN的能力、深度学习算法调参的能力和使用Tensorflow进行编程的能力，提升深度学习算法能力与项目开发经验。 适合人群如果你已经掌握了...
众所周知，深度学习正逐渐获得越来越多的关注，并且毫无疑问成为机器学习领域最热门的话题。 深度学习可以被看作是一组算法的集合，这些算法能够高效地进行多层人工神经网络训练。 在本章，读者将学习人工神经网络的基本概念，并且接触到新近基于Python开发的深度学习库，从而更进一步去探索机器学习研究领域中这一最为有趣的内容。 使用人工神经网络对复杂函数建模： 我们在第2章中从人工神经元入手，开始了机器学习算法的探索。...
神经网络 神经网络最开始是受生物神经系统的启发，为了模拟生物神经系统而出现的。大脑最基本的计算单元是神经元，人类的神经系统中大概有86亿的神经元，它们之间通过1014-1015的突触相连接。每个神经元从它的树突(dendrites)接受输入信号，沿着唯一的轴突（axon）产生输出信号，而轴突通过分支（branches of axon），通过突触（synapses）连接到其他神经元的树突，神经元之间就这通过这样的连接，进行传递。如下图。链式法则 先来...
??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????? 1. 神经网络这是一个常见的神经网络的图：设置学习速率，计算的到w1的权重值3. 计算获取最佳的权重我们将获取的新的权重不停的迭代，迭代一定的次数后直到接近期望值o1:0.5 o2:0.9后，所的到权重w1...w8，就是所需要的权重。???????????? ???????????????????
向量化编程 参考： https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663
深度学习之神经网络（CNN RNN GAN）算法原理+实战 第1章 课程介绍 深度学习的导学课程，主要介绍了深度学习的应用范畴、人才需求情况和主要算法。对课程章节、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后达到的程度进行了介绍，让同学们对本课程有基本的认识。 1-1 课程导学 第2章 神经网络入门 本次实战课程的入门课程。对机器学习和深度学习做了引入性讲解，通过若干项目举例讲解了深度学习的最新进展。通过讲解和实战神经网络中...
1 代价函数假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，S_I表示每层的neuron个数(S_l表示输出层神经元个数)，S_L代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：表示哪一类；K类分类：表示分到第i类；k>2 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为： 在逻辑回归中，我们只有一个输出变量，又称标量（scalar），也只有一个因变量y，...
!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collections import deque import gym#选取互动环境 env = gym.make(CartPole-v1) state = env.reset()#0或1表示让小车向不同方向移动 action = 0 #step(action)表示想环...
// BpNet.h:interfacefortheBpclass. // // E-Mail:zengzhijun369@163.com /**/ ///////////////////////////////////////////////////////////////////// / #include stdafx.h #include BpNet.h #include math.h #ifdef_DEBUG #undef THIS_FILE static char //BpNet.h: interface for the Bp class. // //E-Mail:zengzhijun369@163.com /**/////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include "s...
前一章介绍了Deep Learning 中DBN算法（DL 系列一），发现当参数W经过stacked RBM 后，还需要Supervised Learning，即NN来优化参数。然而 怎样去优化呢？ 参见 UFLDL教程之神经网络与反向传导算法，以及 Dark_Scope 的NN代码解读。 本章将结合DBN与NN的算法前一章介绍了Deep Learning 中DBN算法（DL 系列一），发现当参数W经过stacked RBM 后，还需要Supervised Learning，即NN来优化参数。然而怎样去优化呢？ 参见 UFLDL教程之神...
Cost Function\(L\)：表示神经网络的总层数。 \(S_l\)：表示第\(l\)层的单元数（即神经元的数量），其中不包括第\(l\)层的偏置单元。 \(K\)：输出层单元数目。 \(\left( h_\Theta \left( x^{\left( i\right)} \right) \right)_k\)：表示输出神经网络输出向量中的第\(k\)个元素。 如果一个网络在第\(j\)层有\(S_j\)个单元，在\(j+1\)层有\(S_{j+1}\)个单元，那么矩阵\(\theta^{\left(j\right)}\)，即控制第\(j\)层到第\(j+1\)层映射...
（仅是自己学习的摘抄）遗传算法 GA（Genetic Algorithm）是一种根据生物学中所谓自然选择和遗传机理的随机搜索优化算法。遗传算法的主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于传统方法中常用到的梯度信息。适合于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题。遗传算法给出了一个用来解决高度复杂问题的新思路和新方法。遗传算法已经应用在许多实际问题，如函数优化、自动控制、图像识别、机器学习、人工神...
为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS)，最大化利用学习到的知识，如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网，从超网中产生子网，然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络，整体耗时仅需要0.5 GPU day ? 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号论文: CARS: Continuous Evolutio...