腾讯有多个视频业务线，点播视频有腾讯视频、企鹅影视，短视频有微视、K歌，直播类有Now直播、企鹅电竞，实时传输类有QQ和微信的音视频通话、无线投屏和腾讯会议等。 用户对不同的产品有不同程度的期待：比如理想网络环境下，能不能在27寸显示器上看到毛发清晰可见的高清视频？使用3G等弱网环境时，视频通话能不能保证画面不频繁卡死？ 对业务提供方来说，所有问题都可以归结为一个目的：在不同的网络状况下，保证用户最佳的视频...
在学习了机器学习的相关知识以后，我们知道其中的算法有很多种，比如回归算法、K近邻算法等等，这些都是需要大家掌握的算法，而神经网络算法是一个十分实用的算法，在这篇文章中我们就给大家介绍一下机器学习算法中的神经网络算法知识。 那么什么是神经网络算法呢？其实神经网络也称之为人工神经网络，简单就是ANN，而算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，随着深度学习的发展，神经网络再次出现在大...
1. 关于非线性转化方程(non-linear transformation function) ? ? ?sigmoid函数(S 曲线)用来作为activation function: ? ? ?sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。 在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，sigmoid函数常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间。具有这种性质的S型函数统称为sigmoid函数。 ? ? ?? ? ? ?1.1 双曲函数(tanh)? ? ? ? 双曲函数（hyperbolic function）可借助...
神经网络的损失函数为 \[J\left( \Theta \right) = - \frac{1}{m}\left[ {\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{k = 1}^k {y_k^{\left( i \right)}\log {{\left( {{h_\Theta }\left( {{x^{\left( i \right)}}} \right)} \right)}_k} + \left( {1 - y_k^{\left( i \right)}} \right)\log \left( {1 - {{\left( {{h_\Theta }\left( {{x^{\left( i \right)}}} \right)} \right)}_k}} \right)} } } \right] + \frac{\lambda }{{2m}}\...
1.什么是filter 通常一个6x6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中称之为filter,对６x6的图像进行卷积运算。 2.什么是padding 假设输出图像大小为nn与过滤器大小为ff，输出图像大小则为(n?f+1)?(n?f+1)(n?f+1)?(n?f+1)(n-f+1)(n-f+1)。 这样做卷积运算的缺点是，卷积图像的大小会不断缩小，另外图像的左上角的元素只被一个输出所使用，所以在图像边缘的像素在输出中采用较少，也就意味着你丢掉了很多图像边缘的信息，为...
神经网络中反向传播算法（BP） 本文只是对BP算法中的一些内容进行一些解释，所以并不是严格的推导，因为我在推导的过程中遇见很多东西，当时不知道为什么要这样，所以本文只是对BP算法中一些东西做点自己的合理性解释，也便于自己理解。 要想看懂本文，要懂什么是神经网络，对前向传播以及神经网络中一些常见定义要熟悉。 为什么是 δ\deltaδ假如上面是一个神经网络的任意层l和l+1层，那么我们如果进行BP算法，就是相当于把一个损...
理论以前写过：https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/11306545.html，这里根据天气、是否周末、有无促销的情况，来预测销量情况。 function [ matrix,attributes ] = bp_preprocess( inputfile ) %% BP神经网络算法数据预处理，把字符串转换为0,1编码 % inputfile: 输入数据文件； % output： 转换后的0,1矩阵； % attributes: 属性和Label； %% 读取数据 [~,txt]=xlsread(inputfile); attributes=txt(1,2:end); data = txt(2:end...
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863 摘要: 最近在学习 Coursera 上 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程。这是一个面向应用，注重实践而尽量避免数学证明的课程，好处在于能快速帮助更多新人入门。然而从新手到高手的路是绕不开数学的。第五周的课程讲授了人工神经网络参数的训练，其中用到了反向传播算法。本文...
原文链接：http://www.cnblogs.com/XjChenny/archive/2013/05/29/3106105.html在coursera中Ng的机器学习课程中，他介绍了神经网络中的前向传播算法以及后馈算法，但是对于后馈算法中，为什么要那么做，只用了一句需要使用复杂的数学来证明。我查阅了相关的资料，对这一部分的原理进行了学习，现将这部分知识记录下来，以供共同学习。 1、简单的线性模型中误差分析 使用一个大小为N的训练集对一个预测（分类）模型进行训练时，总误差...
卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。 与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。 这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。 相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。文章目录卷积神经网络1 卷积层（Convolutions）2 池化层(Pooling、Subsampling)3 全连接层1 卷积层（Convolutions）卷积运算的目的是提取输入...
https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81143894 在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。本文参考：本文参考吴恩达老师的Coursera深度学习课程，很棒的课，推荐 本文默认你已经大致了解深度学习的简单概念，如果需要更简单的例子，可以参考吴恩达老师的入门课程：http://study.163.com/courses-search?keyword=%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE#...
效果展示这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放...
转自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html 眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。什么是神经网络呢？网上似乎缺乏通俗的解释。 前两天，我读到 Michael Nielsen 的开源教材《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）...
提到人工智能(Artificial Intelligence,AI),大家都不会陌生,在现今行业领起风潮,各行各业无不趋之若鹜,作为技术使用者,到底什么是AI,我们要有自己的理解. 目前,在人工智能中,无可争议的是深度学习占据了统治地位,,其在图像识别,语音识别,自然语言处理,无人驾驶领域应用广泛. 如此,我们要如何使用这门技术呢?下面我们来一起了解"多层感知器",即MLP算法,泛称为神经网络. 神经网络顾名思义,就像我们人脑中的神经元一样,为了让机器来模...