BP算法是关于误差的反向传播算法，就是从输出层开始，将结果与预期结果相比较，求出误差，然后按照梯度最大下降方向，调整神经元的联接权值，然后依次逐层调整各层之间的连接权值，对于批量学习方式而言，不断重复上述过程，直到误差达到足够小时为止。对于输出层而言，我们可以直接使用在上一篇博文中关于感知器模型的算法，BP算法的难点在于，如何处理隐藏层，因为隐藏层没有正确的输出信息用来计算误差。下面我们将从输出层开始...
3、神经网络优化中的挑战
优化是一个很困难的任务，在传统机器学习中一般会很小心的设计目标函数和约束，以使得优化问题是凸的；然而在训练神经网络时，我们遇到的问题大多是非凸，这就给优化带来更大的挑战。
3.1 局部极小值
凸优化问题通常可以简化为寻找一个局部极小值点的问题，在凸函数中，任何一个局部极小点都是全局最小点；有些凸函数的底部是一个平坦区域，在这个平坦区域的任一点都是一个可以接受的解。如下图所示：但是...
一、损失函数：机器学习主要工作是模型评估，而损失函数定义了模型的评估指标!!
常见的损失函数有mean_squared_error
mean_absolute_error
mean_absolute_percentage_error
mean_squared_logarithmic_error
squared_hinge
hinge
categorical_hinge
logcosh
categorical_crossentropy
sparse_categorical_crossentropy
binary_crossentropy（二元交叉熵）
kullback_leibler_divergence
poisson
cosine_proximity二、机器学习经典优化...
内容简介
TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础 实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。
《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章，主要内容有：人工智能、大数据、机器学习和深度学...
1、说在前面Alias采样是时间复杂度为o(1)的离散采样方式
论文地址：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.675.8158&rep=rep1&type=pdf2、详细介绍
问题比如一个随机事件包含四种情况，每种情况发生的概率分别为： 1/2,1/3,1/12,1/12问怎么用产生符合这个概率的采样方法。
最容易想到的方法我之前有在【数学】均匀分布生成其他分布的方法中写过均匀分布生成其他分布的方法，这种方法就是产生0~1之间的一个随机...
序
声明：以下是博主精心整理的机器学习和AI系列文章，博主后续会不断更新该领域的知识：
人工智能AI实战系列代码全解析
手把手教你ML机器学习算法源码全解析
有需要的小伙伴赶紧订阅吧。
人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。
人工智能的...
机器学习AI算法工程 公众号： datayx
深度学习学习7步骤
1．学习或者回忆一些数学知识 因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数（loss function）。
而训练的过程，就是求解最...
去年在深圳交警的一个项目是，要在宝安区某点试点抓拍未戴头盔的电动车骑车行为，而且需要将电动车号牌识别出来，经过技术论证，采用AI深度学习+传统车牌识别算法相结合的方式，实现此功能，我带领程序员小老弟们经过8个月的奋战，终于实现了这个算法，效果还相当棒，而且还能支持在800W像素下工作,令人惊奇，真是无AI，不编程啊。
总结一下，通过AI深度学习实现骑车不戴头盔和两轮电动车摩托车号牌识别算法具有如下特征：
1.速度快...
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...
如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras import layers
import numpy as np
import random
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_scoremax_features = 100
maxlen = 50
batch_size = 320
(...
TR任务的应用CTR任务描述其实很简单：给定一位用户以及一个商品或者电影等，再配合上下文，比如时间地点，最后预测用户是否会点击该广告或电影。CTR任务典型的应用场景有计算广告、推荐系统、信息流排序。CTR任务例子上图的CTR任务例子对应着应用场景中的推荐系统——电影推荐。机器学习中最核心的是训练数据，它分为输入数据（对应图中的Feature vector x），预测数据（对应图中的Target y）。在这个推荐系统中Feature vector x的...
过去十年里，人们对机器学习的兴趣经历了爆炸式的整长。我们几乎每天都可以在计算机程序、行业会议和媒体上看到机器学习的身影。很多关于机器学习的讨论都混淆了“机器学习能做什么”和“人类希望机器学习能做什么”。从根本上讲，机器学习是运用算法从原始数据中提取信息，并用某种类型的模型进行表示，然后使用该模型对一些尚未用模型表示的其他数据来进行推断。神经网络就是机器学习各类模型中的其中一类，并且已经存在了至少50...
点击下载——图像分割算法实战(深度学习)提取码: tnk3课程概述深度学习图像分割课程旨在帮助同学们快速掌握分割领域经典算法原理及其实例应用。通俗讲解当下主流分割算法及其改进版本网络架构，通过源码详细演示网络建模流程及其应用方法。所有案例均基于真实数据集与实际任务展开，基于PyTorch框架完成全部项目内容。整体风格通俗易懂，全程实战解读各大分割算法及其应用实例。课程目录：第1章 图像分割及其损失函数概述第2章 卷积...
第一章：研究意义与背景、林火监控国内外研究进展、论文研究内容与组织结构。
第二章：深度学习相关技术、卷积神经网络、长短记忆网络和图神经网络边缘计算以及迁移学习实现。
第三章：基于多视角图像动态特征相似性的GNN的森林火灾识别方法。
第四章：基于长短期记忆网络的动态网络的森林火灾预测与识别研究。
第五章：基于边缘计算的森林火灾防控体系结构、迁移学习。
第六章：森林火灾数据收集与实验性能分析。
第七章：总结与展...
脑机接口的深度学习算法
脑电图控制是一种利用脑信号去控制电子设备和电路的非侵入式技术。目前，脑机接口系统提供了两种信号类型——原始信号和逻辑状态信号（用于开关设备）。本文对脑机接口系统的性能进行了探讨，并对如何扩展和提高脑机接口系统的可靠性和准确性进行了研究。本文从数据采集、特征提取、分类算法等方面对近年来国内外学者的研究成果进行了综述。基于脑电的脑机接口系统的一些分类算法是自适应分类器、张量分类器...
??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????? 