• 《MATLAB神经网络超级学习手册》——2.3 曲线拟合

    MATLAB神经网络超级学习手册在科学和工程领域,曲线拟合的主要功能是寻求平滑的曲线来最好地表现带有噪声的测量数据,从这些测量数据中寻求两个函数变量之间的关系或者变化趋势,最后得到曲线拟合的函数表达y=f(x)...
    文章 2017-05-02 2285浏览量
  • 【线性代数】最小二乘与投影矩阵

    最近机器学习比较火,机器学习中的许多算法都是对信息进行分类,比如说支持向量机就是根据已知信息来分类,神经网络可以找到输入输出的关系(当然,不能给出具体的数学表达),这两种算法都能找到输入与输出的关系...
    文章 2014-12-05 1530浏览量
  • 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    作为阐明神经网络背后的理论以及如何设计和实现神经网络系列文章的第一篇,本文力求向更广泛的受众群体详细、深入的介绍神经网络,使对神经网络的工作几乎一无所知,或相对熟悉但可能还没有完全掌握的读者都能从中...
    文章 2019-08-28 1448浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    中的 y 代表我们想要从神经网络得到的数字,y hat 指的一个样本通过神经网络得到的实际结果,i 是我们的训练样本的索引。我们还是以猫狗鉴别为例。我们有一个数据集,由猫和狗的图片组成,如果图片是狗,对应的...
    文章 2017-12-18 2655浏览量
  • 神经网络基础知识笔记

    神经网络表示 神经元模型 神经网络从大脑的工作原理得到启发,可用于解决通用的学习问题。神经网络的基本组成单元是神经元(neuron)。每个神经元具有一个轴突和多个树突。每个连接到本神经元的树突都是一个输入,当...
    文章 2017-05-16 3886浏览量
  • 转载:神经网络浅讲:从神经元到深度学习

    神经网络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。本文以一种简单的,循序的方式...
    文章 2017-07-07 4049浏览量
  • 万字长文带你轻松了解LSTM全貌

    接下来,让我们把内部知识的概念添加到方程式中,我们可以将其视为神经网络长久以来保存下的记忆或者信息。非常简单:我们知道神经网络的隐含层已经对关于输入的有用信息进行了编码,因此,为什么不把这些隐含层作为...
    文章 2017-07-03 951浏览量
  • 数据科学指南

    一个普通的访谈者通常使用更复杂的模型(如神经网络)来开始他们的分析。毫无疑问,神经网络是非常精确的。然而,基准是也很重要。如果简单的回归模型已经有98%的精度并且非常接近过度拟合,那么就不需要得到一个更...
    文章 2018-04-25 2337浏览量
  • 看完发现RNN原来是这样,机器学习人门贴送上

    这里的第一个方程式,激活函数采用的是双曲线函数,当然用之前提到的S型函数也是OK的。文本是肯定还是否定?接着,我们就来试着从头开始执行RNN吧。以一个简单的情感分析为例,就是判断一串给定的文本字符串是肯定的...
    文章 2020-06-01 458浏览量
  • 使用《Deep Image Prior》来做图像复原

    我们可以将方程式表示为优化问题,而不是单独使用分布。对式(1)应用负算法 E(x;ẋ)是数据项,它是负似然对数,R(x)是图像先验项,是先验的负对数。现在的任务是最小化图像X上的公式(2)。传统的方法是用随机噪声...
    文章 2019-03-04 393浏览量
  • 一份数据科学“必备”的数学基础清单

    What:从基本的知识开始,如线的方程式到二项式定理及其性质。对数、指数、多项式函数、有理数 基本几何和定理,三角恒等式 实数和复数的基本属性 级数、总和和不等式 图表和绘图、笛卡尔和极坐标系统、圆锥曲线 ...
    文章 2018-08-18 4080浏览量
  • 从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建...

    比如数字识别问题,如图所示的数字图像在计算机里就是一个像素矩阵,然后每个矩阵元素里面都是各种各样的一个数字,我们把这些数字作为这个神经网络的输入层提供进来,然后通过不同结构的神经网络处理,从输入层到...
    文章 2017-08-02 864浏览量
  • 独家|一文为你解析神经网络(附实例、公式)

    人工神经网络风靡一时,人们不禁要问,这个朗朗上口的名字是否在模型自身的营销和应用中起到了一定作用。据我所知,很多商业经理会说他们的产品使用了人工神经网络和深度学习。显然他们肯定不会说产品使用了“连接圆...
    文章 2018-01-12 4321浏览量
  • 独家|一文读懂优化算法

    模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌...
    文章 2017-10-10 2219浏览量
  • 薛定谔的佛与深度学习中的因果

    举个例子,如下的方程式就完美地将高斯分布与她的傅里叶变换关联。佛都是顿悟了自身的觉悟者。最大熵原理说:一个封闭的有固定内部能量的系统,平衡态时候熵最大;而最小能量原理则告诉我们:一个封闭的有固定熵的...
    文章 2017-12-18 2613浏览量
  • 看穿机器学习(W-GAN模型)的黑箱

    在另一层面上,深度神经网络本质上是在训练概率分布间的传输映射,因此有可能隐含地在学习最优传输映射,或者等价地Brenier势能函数。对这些问题的深入了解,将有助于我们看穿黑箱。图10.基于二维最优传输映射计算的...
    文章 2017-05-24 1658浏览量
  • 深度学习中的“深度”究竟怎么理解?

    为了研究神经网络,我们必须要对什么网络是什么有一个更直观的认识。一、基本变换:层 神经网络是由一层一层构建的,那么每层究竟在做什么?数学子:,其中是输入向量,是输出向量,是偏移向量,是权重矩阵,是...
    文章 2017-08-01 1205浏览量
  • MATLAB 数据分析方法(第2版)1.2 MATLAB基础概述

    可以使用附带的线性和非线性模型库进行回归分析,也可以指定自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件,以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法,比如样条、插值和平滑。在创建一个拟合之后,...
    文章 2017-05-02 3345浏览量
  • 我是怎样理解支持向量机(SVM)与神经网络

    告诉我你的曲线方程吧,傻了吧~ 于是引入了一个新的概念:核函数。它可以将样本从原始空间映射到一个更高维的特质空间中,使得样本在这个新的高维空间中可以被线性划分为两类,即在空间内线性划分。这个过程可以观看...
    文章 2017-08-02 2289浏览量
  • 无人机送货充电包教包会!TensorFlow复合目标强化学习...

    使用一个诸如神经网络的全局功能近似器,我们能对未发生的状态归纳出其Q估计值,从而使我们能够了解在任意大的状态空间下的Q方程。无人机送货&基于目标的强化学习 Q-learning和其他传统的强化学习算法都采用单一...
    文章 2018-01-09 855浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第04章...

    (第二部分 神经网络和深度学习)第9章 启动和运行TensorFlow 在之前的描述中,我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱来处理。如果你动手练习过前几章的一些示例,就能惊奇地发现优化回归系统、改进数字图像的...
    文章 2018-09-07 1155浏览量
  • 用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    比如,我们不会让神经网络学习“这个位置会有一个怪兽朝你射击并向某一方向移动,你的飞船会在这里出现并移动到那里”等,我们只是输入图像,让卷积神经网络自己确定怪兽在哪儿,玩家在哪儿,谁在朝哪儿射击等等。...
    文章 2017-10-10 3836浏览量
  • 图解梯度下降背后的数学原理

    梯度下降是优化模型的方法中最流行的算法之一,也是迄今为止优化神经网络的最常用方法。它本质上是一种迭代优化算法,用于查找函数的最小值。表示 假设你是沿着下面的图表走,目前位于曲线'绿'点处,而目标是到达...
    文章 2019-03-24 1847浏览量
  • 环境也能强化学习,智能体要找不着北了,UCL汪军团队...

    实验中使用了OPT(Optimal,最优)和DQN(Deep Q-network learning)两种智能体,其中OPT智能体是不会学习的,DQN智能体则能够利用深度神经网路把整个地图作为输入,从随机策略开始学习输出向四个方向的动作。...
    文章 2017-08-01 1057浏览量
  • 一张地图带你玩转机器学习

    对于分类问题,有支持向量机,logistic回归,softmax回归,人工神经网络(多层感知器模型),以及后续的各种深度神经网络。对于分类问题,线性模型的预测函数为: 其中sgn是符号函数。最简单的线性分类器是感知器...
    文章 2018-07-22 2650浏览量
  • NIPS 2017:与李飞飞、哈萨比斯、Ian Goodfellow等7位...

    Schmidhuber老人家最著名的工作就是二十年前的Long Short-Term Memory(LSTM),解决了回馈式神经网络的训练稳定性问题,也为后来的机器翻译、语音识别、音频合成等时间序列应用奠定了基础。这次在NIPS有幸遇到了他...
    文章 2017-12-18 1734浏览量
  • 从机器学习先驱到最坚定的AI反对派:一个大师的复杂...

    P:当然,但是你没法通过科学方程式实现这个愿望。代数语言是具有相称性的:如果x能推导出y,那么y就能推导出x。我是在说必然关系。但是我们没法使用数学语言描述一些简单的事实——比如,即将到来的暴风雨会让气压...
    文章 2018-06-04 2749浏览量
  • 吴恩达机器学习课程记录

    神经网络的偏差与方差使用较小的神经网络,类似于参数较少的情况,容易导致高偏差和欠拟合,但计算代价较小使用较大的神经网络,类似于参数较多的情况,容易导致高方差和过拟合。通常选择较大的神经网络并采用正则化...
    文章 2020-04-03 604浏览量
  • 写给程序员的机器学习入门(三)-线性模型,激活函数与...

    写给程序员的机器学习入门(三)-线性模型,激活函数与多层线性模型生物神经元与人工神经元在了解神经网络之前,我们先简单的看看生物学上的神经元是什么样子的,下图摘自维基百科: (因为我不是专家,这里的解释只...
    文章 2020-04-23 494浏览量
  • 吴恩达导师Michael I.Jordan学术演讲:如何有效避开...

    如果你了解海森矩阵的话,在幻灯片的底部你可以看到一些经典的结果,在小维度问题中,不包括现代机器学习中的神经网络,你可能想要计算海森矩阵,然后计算它的特征向量,它会告诉你脱离的方向,在这种情况下可以达到...
    文章 2018-03-06 3898浏览量
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