MLP网络是一种应用最为广泛的一种网络，其中DNN就是属于MLP网络，它是一个前向结构的人工神经网络，输入一组向量向前传播输出向量，网络结构如下：
其中σ表示激活函数，集中常见的激活函数有：sigmod函数，tanh函数，ReLU函数。
RNN是一种节点定向连接成环的人工神经网络，与DNN网络相比，RNN可以利用上一个时序的输出及当前输入计算输出，网络结构如下：
卷积神经网络，是一种前馈神经网络，通过卷积操作可以对一个连续区域进行识别，在图像处理取得不错效果。卷积神经网络的结构有原始图像输入层、卷积层、池化层、全连接九游体育科技层、输出层。网络结构如下：
AE自编码器，属于无监督网络。自编码器的目的是输入X与输出X尽可能接近，网络结构为两层的MLP，这种接近程度通过重构误差表示，误差的函数有均方差和交叉熵，为了保证网络的稀疏性误差函数加L1正则项，为了保证网络的鲁棒性输入增加随机噪声数据。网络结构如下：
Restricted Boltzmann Machine（受限波尔兹曼机 ）RBM是无监督的网络。具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型，层间全连接，层内无连接。RBM是一种有效的特征提取方法，用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力，堆叠多个RBM组成的深度信念网络（DBN）能提取更抽象的特征。网络结构如下：
RBM网络参数的训练原理较为复杂，简单来讲就是求网络的能量函数最小时对应的参数。
深度学习与传统模型融合，例如：利用widedeep就是MLP结合LR的模型，根据模型的训练方式融合模型可以分为松耦合模型和紧耦合模型。
松耦合模型：模型的不同部分是独自训练，例如FNN模型就是预先训练好embedding层参数，然后在训练MLP参数。
紧耦合模型：模型的不同部分是一起训练的，这类模型也可以称为end-to-end模型，例如widedeep就是LR模型的参数和MLP的参数是一起训练的。
两种方式各有利弊，松耦合模型的优势是可以灵活组装，紧耦合模型的优势是通过联合在一起训练得到整体效果最优的参数。
在机器学习的许多算法的模型求解过程中，都是通过构造损失函数，然后求解损失函数最小时对应的参数作为模型的解。梯度函数的求解过程如下：
微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。原则上看，他们都遵循了类似的原则来训练深度学习模型。这两个项目已在各自的研究论文中进行了详细介绍，这篇文章将对此进行总结。对于初
在自动驾驶汽车中使用深度学习可以帮助克服各种挑战，例如了解行人的行为，找到最短的路线以及对人和物体进行准确检测。根据一份报告，2018年约有80%的道路交通事故是由于人为错误造成的。因此，将自动驾驶汽车纳入主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道
反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。如果你想成为数据科学家、机器学习或者 AI 专家，而又苦于找不到合适的学习方法，本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家路线图。这是一家德国软件公司 AMAI GmbH 近期发布的 G
本文转载自微信公众号「小明菜市场」，作者小明菜市场。很长时间，Java都是一个相当受欢迎的企业编程语言，其框架丰富，生态完善。为了减少Java开发者学习深度学习的成本，AWS构建了一个Deep Java Library，一个为Java开发者定制的开源深度
深度学习、机器学习、人工智能——这些流行词皆代表了分析学的未来。在这篇文章中，我们将通过一些真实世界的案例来解释什么是机器学习和深度学习。这样做的目的不是要把你变成一个数据科学家，而是让你更好地理解你可以用机器学习做什么。开发人员能越来越容易地使用机器学习
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列。这一期是由亚马逊工程师：Keerthan Vasist，为我们讲解 DJL系列的第 4 篇。很长时间以来，Java 都是一个很受企业欢迎的编程语言。得益于丰富的生态以及完善维护的包和框架，Java 拥有着
深度学习是机器学习的重要组成部分，深度学习算法基于神经网络。有几种功能不同的神经网络架构，最适合特定的应用场景。本文介绍一些最知名的架构，尤其是深度学习方面的架构。MLP使用一种称为反向传播的监督式学习技术进行训练。反向传播有助于调整神经元权重，以获得更接
图像分类是计算机视觉的最重要应用之一。它的应用范围包括从自动驾驶汽车中的物体分类到医疗行业中的血细胞识别，从制造业中的缺陷物品识别到建立可以对戴口罩与否的人进行分类的系统。他们是如何做到的呢？你必须已阅读很多有关不同深度学习框架之间差异的信息。Tensor
我们之前的机器学习专题已经结束了，我们把机器学习领域当中常用的算法、模型以及它们的原理以及实现都过了一遍。虽然还有一些技术，比如马尔科夫、隐马尔科夫、条件随机场等等没有涉及到。但是这些内容相比来说要弱一些，使用频率并不是非常高，我们就不一一叙述了，感兴趣的
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。Kagg九游体育科技le Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windo
本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。深度学习是一个很大的领域，其核心是一个神经网络的算法，神经网络的尺寸由数百万甚至数十亿个不断改变的参数决定。似乎每隔几天就有大量的新方法提出。然而，一般来说，现在的深度学习算法可以分为三个基础的学习范式。每一
我们被困住了，或者说至少我们已经停滞不前了。有谁还记得上一次一年没有在算法、芯片或数据处理方面取得重大显著进展是什么时候?几周前去参加Strata San Jose会议，却没有看到任何吸引眼球的新进展，这太不寻常了。我不是唯一一个注意到这些的人。例如，这
本文转载自公众号“读芯术”。本文将讨论目标检测的基本方法，并尝试理解每个模型的技术细节。为了让经验水平各不相同的读者都能够理解，文章不会使用任何公式来进行讲解。目标检测(或识别)基于图像分类。IoU是一个度量，用预测的框和真值框的重叠面积除以它们的并集面积
计算机视觉中的编解码结构的局限性以及提升方法。卷积神经网络广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品中，但是标准的CNN算法仍然有局限性，在很多方面还可以改进。由于其简单和准确，该体系结构被广泛使用。顾名
深度神经网络本质上是通过具有多个连接的感知器而形成的，其中感知器是单个神经元。可以将人工神经网络视为一个系统，其中包含沿加权路径馈入的一组输入。然后处理这些输入，并产生输出以执行某些任务。随着时间的流逝，ANN“学习”了，并且开发了不同的路径。各种路径可能
深度学习岗位在这6个月以来已经崩溃。对于那些投资深度学习的小企业来说，目前的情形已经很清楚了：深度学习岗位不是必须的，随着疫情的到来，它们将可能被裁撤。需要澄清一下，我个人认为这只是一个疫情期间经济衰退的现象，而不是又一个AI寒冬。知情网友在针对这场话题的
本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。大多数的机器学习实践者都曾遇到过训练数据和实际运行时用以评估模型的样本差别很大的情况。因此，相对灵活的机器学习解决方案，如DNN和随机森林等，仅依赖于训练数据的模型，在训练数据集和验证数据集没有覆盖的输入空间
每当我开始一个新的项目时，我发现自己一次又一次地创建一个深度学习机器。从安装Anaconda开始，最后为Pytorch和Tensorflow创建不同的环境，这样它们就不会相互干扰。而在这中间，你不可避免地会搞砸，从头开始。这种情况经常发生多次。这不仅是对时
如今，深度学习技术，也叫机器学习技术日益火热，运用深度学习技术的领域也愈来愈广泛，这些领域包括图像识别、语音识别、自然语言处理以及游戏、机器人之类的。由于本人是电子信息专业，在大学期间接触了一过一些机器学习的知识，并且在毕业后顺利进入一家世界500强的互联
TensorFlow是谷歌推出的深度学习框架，于2019年发布了第二版。它是世界上最著名的深度学习框架之一，被行业专家和研究人员广泛使用。Tensorflow v1难以使用和理解，因为它的Pythonic较少，但是随着Keras发行的v2现在与Tenso
