神经网络就像“炼丹炉”一样，投喂大量数据，或许能获得神奇的效果。然而，这种情况下，神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能，但看不见是怎么起作用的。如果只做简单的图像分类，其实还好；但如果用在医学方向，对疾病进行预测，那么神经网络下的“判断”就不可轻信

近年来，图神经网络发展迅速，最近的会议上发表了大量相关的研究论文。本文作者正在整理一个GNN的简短介绍和最新研究报告的摘要。希望这对任何准备进入该领域或试图赶上最新技术进展的人有所帮助。在典型的GNN中，消息传递是由边在相邻节点之间上执行的。在任何神经层，

本文介绍了5种在训练神经网络中避免过拟合的技术。最近一年我一直致力于深度学习领域。过拟合的模型通常是不精确的，因为这样的预测趋势并不会反映数据的真实情况。最常见的技术是L1和L2正则化：。L1惩罚项的目的是使权重绝对值最小化。然而L1不容易受到离群值的影响

人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识。delta 是一种监督规则，每当向神经网络发送一种学习模式时都会调用它，这种情况被称为循环。感知器 感知器

对于上了床就再也不想下来的人来说，关灯成为睡觉前面临的最大挑战！然而，一个来自意大利拉不勒斯的小哥哥，决定利用“舞步”来控制自己家的灯，整个过程利用一个神经网络实现，就像这样：。在今天的文章里，我将手把手教大家训练一个神经网络模型，用来识别摄像头拍下的“舞

图嵌入、图表征、图分类、图神经网络，这篇文章将介绍你需要的图建模论文，当然它们都有配套实现的。图是一种非常神奇的表示方式，生活中绝大多数的现象或情境都能用图来表示，例如人际关系网、道路交通网、信息互联网等等。相比之下，GNN 最大的优势在于它不只可以对一个

是翻看包包的详情页，再从商品评论中去找信息吗？为了帮助类似的同学节省时间，阿里工程师们提出快速回答生成模型RAGE。你问它答，这个“百事通”能从整体结构，评论的抽取和表示及融合四个方面综合解决生成模型响应速率及生成质量的问题，进而提高生成的回答的真实性及有

神经网络可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。将Keras神经网络分解为布尔组件，发现

卷积神经网络可以算是深度神经网络中很流行的网络了。本文从基础入手，介绍了卷积网络的基本原理以及相关的其它技术，并利用卷积网络做了一个简单项目作为示例参考。想入手 CNN 的朋友不可错过~从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet

人工神经网络模型，以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。本次只是一个简单的神经网络入门，涉及神经元模型和BP神经网络。模型包括非随机效应部分和随机效应部分(扰动项)。策略是指如何设定最优化的目标函数，常见的目标函数有线性回归的残差平方和、逻

Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。其原理非常简单粗暴：任意丢弃神经网络层中的输入，该层可以是数据样本中的输入变量或来自先前层的激活。它能够模拟具有大量不同网络结构的神经网络，并且反过来使网络中的节点更具有鲁棒性。

此外，无需使用高性能计算机就可以进行仿真，适合初学者仿真体验。虽然大多数卷积神经网络都是由于其大型结构而取得非常好的性能，但是这些模型对计算能力有比较高的要求。MobileNetMobileNet使用深度可分离卷积，这种卷积块结构首先由Xception引入

因此，本文教大家如何仅使用NumPy来构建卷积神经网络模型，具体实现了卷积层、ReLU激活函数层以及最大池化层，代码简单，讲解详细。CNN是较早提出的一种神经网络，直到近年来才变得火热，可以说是计算机视觉领域中应用最多的网络。但实际上，这样会使得开发人员不

研究相位恢复的物理学家、数据科学家，有着丰富的建设网站与设计手机应用的经验，在创业公司有着丰富的经验，对创业有着极大的热情。由于基于投影的方法在PR上取得了成功，探索能否使用类似的方法训练神经网络。投影是幂等PP=P，并且是距离最小化;因此，使用简单的交替

Jakob Aungiers 现就职于汇丰银行伦敦总部，担任全球资产管理的开发副总裁。擅长机器学习，神经网络等领域。谈及机器学习，神经网络无疑是当前的热门话题。有鉴于此，我决定以本文作抛砖引玉之用，使用LSTM来预测一些时间序列—例如股市。首先创建数据，然

深度神经网络的正向传播、反向传播和前面写的2层的神经网络类似，就是多了几层，然后中间的激活函数由sigmoid变为ReLU了。

假设你是一名工程师，接到一项从头开始设计计算机的任务。某天，你在工作室工作，设计逻辑电路，构建AND门，OR门等等时，老板带着坏消息进来：客户刚刚添加了一个奇特的设计需求：整个计算机的线路的深度必须只有两层：。假设你可以使用某种特殊的逻辑门，它让你对任意多

我们展示了深度线性网络实际上并不是线性的，它可以执行非线性计算。我们利用这一点使用进化策略在线性网络中寻找参数，使我们能够解决重要问题。神经网络通常由一个线性层和非线性函数堆栈而成。如果没有非线性，理论上一连串的线性层和单一的线性层在数学上是等价的。计算机

如果这是一般作弊学生的做法，学霸则不需要翻书，他们有一个强大的大脑神经网络，可以记住自己的课堂笔记。可见，除了学霸以外，其他人都作弊了，在答题的时候翻看课堂笔记(很多文献中叫这种解码模型结构为peek(偷看)，是不是很像在作弊?如果我们将他们的大脑网络设定