美国持续封锁，华为的技术自研，已经深入到了AI底层算法层面上，并开始将研究成果面向业界开源。刚刚，华为诺亚实验室开源Disout算法，直接对标谷歌申请专利的Dropout算法。而且，在多项任务上，华为的新算法都超过了Dropout。这一算法背后的论文，已被

可能是疫情吧，大家在现实中行动受限，就越来越多去游戏世界中释放天性。前有《我的世界》举办毕业典礼，后有《动物森友会》举办AI会议。最近《我的世界》又被大神带来了硬核玩法：。其实他在进行神经网络的推理。你如果是一个熟悉神经网络的人，想必已经猜出来了。这个脑洞

有人说这曾经是一道面试题！我没说过这句话，但是感觉挺有道理 --- 鲁迅。要解释这个问题，可以反过来思考一下，为什么激活函数不能使用线性函数。如果使用线性函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。线性函数的问题在

# set number of nodes in each input, hidden, output layer

神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“，每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的

LSTM 介绍序列化数据即每个样本和它之前的样本存在关联，前一数据和后一个数据有顺序关系。循环神经网络广泛应用在自然语言处理领域，今天我们带你从一个实际的例子出发，介绍循环神经网络一个重要的改进算法模型-LSTM。本文章不对LSTM的原理进行深入，想详细了

这些模型的问题在于，当给定一系列的数据时，它们表现的性能很差。序列数据的一个例子是音频的剪辑，其中包含一系列的人说过的话。前馈网络和CNN采用一个固定长度作为输入，但是，当你看这些句子的时候，并非所有的句子都有相同的长度。这就是序列模型和前馈模型的主要区别

如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。造就机器能够获得在这些视觉方面取得优异性能可能是源于一种特定类型的神经网络——卷积神经网络。然而，这仍然存在一个问题：数据是如何在人工神经网络传送以及计算机是如何从中学习的。为了

从下图来看“神经网络”时代的到来似乎很可怕。到目前为止，GANs生成图像的质量较低，分辨率也有限。NVIDIA公司最近的研究成果表明，GAN能够在高分辨率下生成逼真的图像，并以开放访问的方式发布了这项技术。带条件约束的GANs不仅能够模仿生成“卧室”、“脸

人工神经网络的初学者很可能都会面临一些问题。人工神经网络的灵感来自于生物学的神经网络。输入层中的神经元数量等于正在处理的数据中的输入变量的数量。下一步是将决策边界分割成一组直线，其中每一条直线将在人工神经网络中被模拟成感知器。

尝试使用过各大公司推出的植物识别APP吗？比如微软识花、花伴侣等这些APP。随着深度学习方法的应用，图像分类的精度越来越高，在部分数据集上已经超越了人眼的能力。本文在不使用相关软件库的情况下，从头开始构建针对鸢尾属植物数据的神经网络模型，对其进行训练并获得

有时使用符号函数代替。单一的 LTU 可被用作简单线性二元分类。它计算输入的线性组合，如果结果超过阈值，它输出正类或者输出负类。该感知器可以将实例同时分类为三个不同的二进制类，这使得它是一个多输出分类器。事实证明，感知器的一些局限性可以通过堆叠多个感知器来

Abstract:在机器学习领域，ensemble learning是一种普遍适用的用来提升模型表现的方法， 将通过ensemble learning训练出的模型称为cubersome model, 但在这种情况下，模型通常很大，以至于在模型部署阶段所需要

作为深度学习的初学者，我有意识到的一件事情，即网络上没有太多的在线文档能够涵盖所有深层次的学习技巧。本系列博客内容将尽可能多地介绍一些实践细节，以便你更容易实现深度学习方法。如果你想建立一个深度学习的基础，推荐这门课程。

快来学习一下吧。神经网络是机器学习算法中最流行且最强大的算法。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，这可能是由于对神经网络工作机制误解所致。第一个理论认为，单个神经元具有很高的处理信息能力，并且能够表达复杂的概念。第

深度网络通常意味着具有多于1个隐藏层的人工神经网络。训练深层隐藏层需要更多的计算能力，具有更深的深度似乎更好，因为直觉神经元可以使用下面图层中的神经元完成的工作，从而导致数据的分布式表示。深度架构学习的重点是自动发现从低级特征到更高级别概念的抽象。过度拟合

关于神经网络的基础理解在知乎下面两个回答已经说的很好了如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？--王小龙 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？激活函数要对非线性问题进行建模，我们可以直接引入非线性函数。我们可以用非线性函数将每个隐藏层节点像管道一

关于深度学习，你又是否思考过其中的原理呢？从上个世纪四十年代神经网络诞生开始，到今天已经历经70多年的发展，这中间它又经历了什么？本文将带领大家走进神经网络的“前世今生”一探究竟。本次直播视频精彩回顾，戳这里！目前主要从事推荐系统以及文本生成相关方面研发工

本文将从不同的层次来介绍卷积神经网络。本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接，里边会有更为详细的解释。在选择滤波器大小之后，还要选择宽度和填充。用宽度来控制滤波器如何在输入量的上下范围内进行卷积。例

该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。矢量的反向传播梯度检查动量在先前的教程中，我们已经使用学习了一个非常简单的神经网络：一个输入数据，一个隐藏神经元和一个输出结果。其中，xij表示第i个样本的第j个特征值。