神经网络

作者|Kelvin Lee 编译|Flin 来源|towardsdatascience 获得对正则化的直观认识 在机器学习中，正则化是一种用来对抗高方差的方法——换句话说，就是模型学习再现数据的问题，而不是关于问题的潜在语义。与人类学习类似，我们的想法是构建家庭作业问题来测试和构建知识，而不是简单的死记硬背：例如，学习乘法表，而不是学习如何乘。 这种现象在神经网络学习中尤为普遍——学习能力越强，记忆的可能性就越大，这取决于我们这些实践者如何引导深度学习模型来吸收我们的问题，而不是我们的数据。你们中的许多人在过去都曾遇到过这些方法，并且可能已经对不同的正则化方法如何影响结果形成了自己的直观认识。为你们中那些不知道的人（甚至为那些知道的人！）本文为正则化神经网络参数的形成提供了直观的指导。将这些方面可视化是很重要的，因为人们很容易将许多概念视为理所当然；本文中的图形和它们的解释将帮助你直观地了解，当你增加正则化时，模型参数的实际情况。 在本文中，我将把 L2 和 dropouts 作为正则化的标准形式。我不会讨论其他方法（例如收集更多数据）如何改变模型的工作方式。 所有的图形和模型都是用标准的科学Python堆栈制作的： numpy 、 matplotlib 、 scipy 、 sklearn ，而神经网络模型则是用PyTorch构建的。 开发复杂函数

　　 与6位图灵奖得主和100多位专家 　　 共同探讨人工智能的下一个十年 　　长按图片或点击阅读原文，内行盛会，首次免费注册:https://2020.baai.ac.cn 　　 北京智源大会倒计时：6天 　　 2020年6月21-24日 ， 第二届北京智源大会 （ 官网：https://2020.baai.ac.cn ）将带领我们回顾过去，展望未来，深入系统探讨「 人工智能的下一个十年 」。 　　本次大会群英荟萃，嘉宾不仅包括6位来自美国、加拿大和法国的 图灵奖得主 ： Geoffrey Hinton 、 Alan Kay 、 Judea Pearl 、 Manuel Blum 、 Joseph Sifakis 、 John Hopcroft （智源学术顾问委员会委员），更有 上百位人工智能领袖 。居高屋之上以建瓴水——人工智能各领域顶尖学者将围炉而坐，共谈国际人工智能发展前沿问题。 　　 大会日程共有4天，涵盖19个分论坛： 　　 6月21日： 开幕式和全体大会，人工智能的数理基础专题论坛，智能体系架构与芯片专题论坛，AI科技女性专题论坛，AI对战《星际争霸》职业选手挑战赛，晚间全体大会； 　　 6月22日： 全体大会，语音和自然语言处理专题论坛，认知神经基础专题论坛，机器感知专题论坛，人工智能伦理、治理与可持续发展专题论坛，晚间全体大会； 　　 6月23日：

　人工智能是当下非常热门的领域，随着社会的发展以及提升，人工智能技术的提升不仅为企业带来效率，也为我们带来便利的生活。现在适用于人工智能的编程语言有很多，其中python和C++最为常见，那么它们有何优缺点呢? 　　python语言： 　　由于其语言语法，简单和多功能性能，python成为开发人员最喜欢的人工智能开发语言。python最打动人心的地方就是便捷性，它可以在Linux、Windows、MAC和Unix等平台上使用，允许用户创建交互式、解释的、模块化、动态、可移植和高级代码。 　　Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。 　　python优点：python有丰富多样的库和工具;支持算法测试，而无需实现它们;Python的面向对象设计提高了程序员的生产力;与Java等语言对比，python开发速度更快。 　　python缺点：使用python编写人工智能程序的程序员很难适应其他语言算法;与其他语言对比，python需要在解释器帮助下工作，会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。 　　C++语言： 　　C++最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，C++是很好的选择。它提供更快的执行时间和更快的响应时间。此外C++允许广泛使用算法

旧金山--(美国商业资讯)--Andersen Global宣布，其已通过与总部位于Fajara的律师事务所Fajara Chambers达成合作协议的方式进入冈比亚市场，旨在继续其在非洲的快速扩张，非洲是该组织全球业务不可或缺的组成部分。 25年多来，这家由管理合伙人Ann Rivington和Malick F. M’bai以及11名专业人士领导的律所一直是一家提供全方位服务的律师事务所，在诉讼、一般商业法、电信、房地产、银行和旅游等领域拥有行业竞争力。Fajara Chambers也持续得到钱伯斯全球( Chambers Global )的认可。 Malick表示：“Fajara Chambers能够与Andersen Global合作是我们的荣幸。该合作体现了我们致力为私人以及公司和商业客户提供高质量法律服务的承诺，并体现了我们不仅服务于西非次区域，而且服务于整个国际商业界利益的意愿。我们期待与志趣相投的个人合作，并继续在冈比亚市场打造构成强大竞争对手的业务。” Andersen Global董事长兼Andersen首席执行官Mark Vorsatz补充道：“我们的非洲平台已是非洲大陆最大的法律服务提供商之一，在该地区建立基准组织是我们战略的关键要素。Fajara Chambers的加入大大增强了我们的全球服务。Malick及其团队带来了丰富经验和专长

本文介绍的内容来自于百度在KDD2019上的论文[1]. 众所周知，百度、头条乃至于Google、Facebook的主要营收点在广告。广告业务的成败关系着众多互联网公司的生死。 由于广告存量的巨大，目前的需求是平均每次query需要从上亿的广告中筛选出相关的出来。因而目前百度现在的广告匹配算法采取三层结构： 当用户进行查询的时候，跟Search类似，需要对query做后处理，包括query rewriting、query expansion和semantic matching。 然后使用快速查询的算法在上亿的广告中筛选出几千个candidate，即最上的Matching步所做的事情。 然后中间层使用部分CTR相关的指标和轻量级的CTR算法比如LR做进一步的筛选。得到几百个候选。 最后使用深度学习的模型做详细的排序。 这个架构从速度的角度考虑运行的完全没有问题，但是从目标的角度考虑，就有问题了，问题在于最前面的Matching算法跟最后的Ranking算法的目标不一致，这就会导致在最后排序的时候，可能最相关的广告并不在候选集合中，即便排的再好也无济于事。 莫比乌斯——目标合并的思想 莫比乌斯是一个项目名称，这个项目就是专门用来解决上述问题的，解决的方法自然是在Matching层就考虑到广告点击率相关的目标。即： 但是这样就会遇到两个问题： Insufficient click

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©PaperWeekly 原创 · 作者｜孙裕道 学校｜北京邮电大学博士生 研究方向｜GAN图像生成、情绪对抗样本生成 论文标题： A Mathematical Introduction to Generative Adversarial Nets 论文链接： https://arxiv.org/abs/2009.00169 引言 Goodfellow 大神的开创性工作 GAN 自 2014 年诞生以来，GAN 就受到了极大的关注，并且这种关注导致了 GANs 的新思想、新技术和新应用的爆炸式增长。 GAN 的原论文中的证明会有一些不严谨的地方，并且在算法中为了训练效率更高，也有很多简化，其实这也是这个领域的一个常见现象，在北大的深度学习的数学原理的暑期课上，老师就提到过 深度学习中数学严谨证明占 6 成 。 言外之意就是该领域的证明过程并没有纯数学的那么严谨，当从计算机科学工程师角度去推导证明的时候，往往会有跟实际相悖的前提假设，但是从该假设推导出来的结论却是与实验结果相符或者该结论会对解决实际问题中有一定的指导意义。 该作者是一个数学底蕴很强的 AI 研究者，该论文的目的是试图从数学的角度对 GANs 进行概述，是一篇不可多得好有关 GAN 数学原理的理论性文章，论文中涉及到大量的数学原理和很多让人眼花缭乱的数学符号，可以把它当成一个 GAN 的理论手册

由于多媒体技术的发展，图像压缩技术成为图像处理中研究的热点。编码压缩技术的发展，使大容量图像信息的存储与传输得以实现，并且解决了多媒体等新技术在实际应用中遇到的各种困难。 论文先介绍了当前流行的图像压缩技术，重点介绍块截断编码技术，先从理论上介绍块截断编码原理，块截断编码是一种有效、快速的数字图像压缩技术，作为一种经典的图像压缩编码，块截断编码技术的实时性很强。论文介绍了两种块截断编码算法，一种是标准的块截断编码算法，另外一种是改进的块截断算法即绝对矩块截断算法。在图像压缩性能评价中，常用的准则有客观保真度与主观保真度。其中客观评价主要采用峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)这两种方法，主观评价是指人对图像质量的主观感觉。论文选取三幅图像，分别用这两种算法对这三种图像进行压缩，观察压缩后图像的质量及每幅图像压缩时的峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)来评价这两种方法。总结这两种方法各自的特点。 实验证明，标准的块截断图像编码算法快速容易实现，而且它对信道误码不敏感，实时性比较强，图像质量比较好；绝对矩块截断编码不仅具备了以上的优点，而且运算处理更加迅速，并且较好的保留了图像的边缘，获得了更高的图像质量。 二十世纪末，人类社会开始进入到数字化时代，数字图像技术作为数字技术的重要组成部分，将人们带入了崭新的多媒体世界。随着科学的发展和社会的进步

　　 　　作者 | 秦杰、沈钰明 　　编辑 | 陈大鑫 　　计算机视觉三大会议之一的ECCV 2020刚刚落下帷幕，本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）的科学家们在该会议上发表的一篇论文：《Invertible Zero-Shot Recognition Flows》。 　　该工作首次提出了一种基于生成流（Generative Flow）模型的零样本学习方法，并在多个数据库上取得了目前最好的识别结果。 　　 　　论文链接： https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123610596.pdf 　　1 　　零样本学习简介 　　众所周知，在当今计算机视觉领域，深度学习可谓“一统天下”，在诸多视觉任务中都取得了目前最好的（检测、识别、分割等）结果。而数据可谓是深度学习算法的“Buff”，算法的好坏往往取决于是否有充足且多样性的标注好的训练数据。 　　举例而言，我们要识别下图中的三种动物，那么首先我们需要标注大量老虎、兔子和斑马的图片，然后基于这些有标签的图片训练深度学习模型，最后将未知类别的图片输入训练好的模型中，才能够准确识别出图片中包含的动物类别。 　　然而，在实际应用场景中，我们往往会遇到以下“尴尬”情况：当我们在训练深度学习模型时，能“看见”的是标注好的大量老虎和兔子的图片

　　 编辑：魔王、陈萍 　　 本文介绍了 TCN 在股市趋势预测任务中的应用，表明在集成新闻事件和知识图谱后，TCN 的性能大幅超过 RNN。 　　本文主要介绍了以下几部分内容： 　　1. 金融时间序列（FTS）中的深度学习背景介绍； 　　2. 值得关注的 FTS 数据处理实践； 　　3. 时间卷积网络（TCN）； 　　4. 时间卷积网络在 FTS 中的应用实例； 　　5. 基于 TCN 的知识驱动股市趋势预测与解释。 　　 1. 背景介绍 　　金融时间序列（FTS）建模历史悠久，20 世纪 70 年代初它首次革新了算法交易。FTS 分析包括两类：基础分析和技术分析。但这两种分析方法都受到有效市场假说（EMH）的质疑。 　　自 1970 年提出以来，EMH 一直备受争议，它假设股价最终是不可预测的。但这并没有限制如下研究：通过使用线性、非线性和基于 ML 的模型进行 FTS 建模。 　　由于金融时间序列具有非平稳、非线性、高噪声的特点，因此传统的统计模型很难准确地预测它们。近年来，越来越多的研究开始尝试将深度学习应用于股市预测，虽然还远远不够完善。例如： 　　 2013 年 　　Lin 等人在论文《An SVM-based approach for stock market trend prediction》中提出一种基于支持向量机的股票预测方法，建立两部分特征选择和预测模型