神经网络

在科技高速发展的今天，人工智能是一个很酷很潮的字眼，几乎每天都出现在科技媒体中，人工智能应用案例应接不暇：人工智能写稿取代编辑、人工智能医疗诊断取代医生、人工智能定投取代基金经理人、人工智能机器人取代银行大堂经理、人工智能自学习策略取代产品经理…… 很多人认为学习人工智能知识门槛较高、学习难度较大，便只好望而却步。实际上，入门人工智能并不难，对于初学者来说，可以根据自己的发展规划来制定学习路线，如果未来要从事行业领域内的人工智能技术开发，可以分别学习编程语言和人工智能平台知识，然后通过实践来提升开发能力。 在这个AI大时代下，零基础如何学习并进入人工智能领域，享受到人工智能风口的红利？个人又该如何合理规划学习路线提高竞争力？ 本号强烈推荐你参加 《人工智能基础实战训练营》 ，从零基础入门到进阶，帮你收获人工智能的基本应用知识，并且学会使用模型框架落地实战。内容不错，推荐给你们。 3天时间，带你学会人工智能 ▼ 仅需 3天 时间，每天 120分钟 左右 课程配备有专职 班主任督促学习、群内互动交流干货分享不断、更有资深助教 为大家在线答疑解惑。 聚焦人工智能实战训练。 限时福利 9月9日 19点前 早鸟价 仅需 4 9 元 原价399元 按照要求 3天全勤全部返还 = 0元学 扫描下方二维码 报名 每递增200人价格将上涨50元 ????立即扫码加入我们????

现在疫情逐渐好转，在接下来的自我隔离期内，大家可以利用独处时间学习新技能，读书，提升自己。 对于那些对数据分析，数据科学或是其他相关领域感兴趣的同学来说，我想制作一份大家业余时间可以做的9个项目的清单，这份清单没有特定的完成顺序。 1. 信用卡反欺诈 据预测，在2022年之前全球将会有12亿信用卡持有者。 为了保证信用卡交易的安全性，监控欺诈行为就变得非常重要。信用卡公司必须要能够识别出盗刷交易，这样客户才不必为他们没有购买的东西买单。一个信用卡数据集会同时包含欺诈和合法的交易数据，项目的目标是预测交易是否为欺诈。 用到的算法： 由于目标变量是分类变量，这个问题可以用以下机器学习算法来解决： 逻辑回归 决策树 神经网络 R/Python代码示例： Data Science Project - Detect Credit Card Fraud with Machine Learning in R https:// data-flair.training/blo gs/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection/ Credit Card Fraud Detection Project https://www. kaggle.com/mendozav/cre dit-card-fraud

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80081962 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4340589/blog/4300374

Embedding的含义 根据tf.keras.layers.Embedding的解释 是将正整数转换为固定长度的连续向量，它和one-hot编码的作用类似，都是对数据字符数值进行编码。 不同之处是，embedding是将一个单纯的数值转换成一个长度唯一的概率分布向量，再避免one-hot编码产生的特征稀疏性问题的同时，也能增加特征的描述。 需要注意的是，当embedding进行神经网络构建时，embedding层必须作为第一层对输入数据进行embedding处理。其配置的参数如下 input_dim: 配置字典的长度。embedding 是针对词频字典中的索引进行处理的，因此需要配置字典的长度。 output_dim: 配置神经网络层输出的维度。 embeddings_initializer: 配置embedding 矩阵的初始化 embeddings_regularizer: 配置embedding 矩阵的正则化方程 embedding_constraint: 配置embedding 的约束函数 mask_zero: 配置"0"是否为Padding的值，如果配置为True, 则将所有的"0"去掉 input_length: 配置输入语句的长度，将不足长度的用0填充。 其中 input_dim 和 output_dim必须指定 当时，我看这个解释还是比较懵逼。 举个小例子吧

上两个月参加了个比赛，做的是对遥感高清图像做语义分割，美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割，所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下，故写了这篇文章，记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧。 数据集 首先介绍一下数据，我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据（2015年中国南方某城市的高清遥感图像），这是一个小数据集，里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像（尺寸范围从3000×3000到6000×6000），里面一共标注了4类物体，植被（标记1）、建筑（标记2）、水体（标记3）、道路（标记4）以及其他(标记0)。其中，耕地、林地、草地均归为植被类，为了更好地观察标注情况，我们将其中三幅训练图片可视化如下：蓝色-水体，黄色-房屋，绿色-植被，棕色-马路。更多数据介绍可以参看 这里 。 现在说一说我们的数据处理的步骤。我们现在拥有的是5张大尺寸的遥感图像，我们不能直接把这些图像送入网络进行训练，因为内存承受不了而且他们的尺寸也各不相同。因此，我们首先将他们做随机切割，即随机生成x,y坐标，然后抠出该坐标下256*256的小图，并做以下数据增强操作： 原图和label图都需要旋转：90度，180度，270度 原图和label图都需要做沿y轴的镜像操作 原图做模糊操作

　　 　　 　　 深度卷积神经网络的训练很难，方法很多，有没有可能从中提炼出一条指导性原则呢？加州大学的研究者抛弃暴力搜索方法，试图回归网络最核心简洁的性质。研究作者之一、加州大学伯克利分校马毅教授表示：这应该是真正按原理设计而得到的深度网络。 　　初始化、归一化和残差连接（skip connection）被认为是训练深度卷积神经网络（ConvNet）并获得最优性能的三大必备技术。 　　最近，来自加州大学伯克利分校和圣迭戈分校的研究者发布一项研究， 提出不使用归一化和残差连接的深度 ConvNet 在标准图像识别基准上也能实现优异的性能 。其实现方式是：在初始化和训练期间，令卷积核具备近似保距性（near isometric）；使用 ReLU 激活函数的变体，实现保距性。 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.16992.pdf 　　GitHub 地址：https://github.com/HaozhiQi/ISONet 　　研究人员进行了大量实验，结果表明此类近似保距网络与残差连接结合后，在 ImageNet 数据集上的性能与 ResNet 相当，在 COCO 数据集上的性能甚至超过 ResNet。而前者甚至都没有应用归一化。 　　该研究作者之一计算机视觉学者、加州大学伯克利分校马毅教授表示： 　　这应该是真正按原理设计而得到的深度网络……

　　 　　 大数据文摘出品 　　 作者：刘俊寰、魏子敏 　　当我们在说“神童”时，我们在期待什么？ 　　如果 一个学生连续三年在全国青少年科技创新大赛上都有奖项斩获 ，从初二到高一，分别获得青创奖三等奖、三等奖和一等奖，研究领域横跨物理、计算机和人工智能，似乎“神童”之名名副其实。 　　但是近日，根据澎湃新闻报道， 这位三连获奖的段姓学生疑似存在“造假”行为。 　　根据青创奖此前的报道，段姓学生三次获奖论文分别为，《“水中叉鱼”问题的定量分析和智能优化方法》《无人驾驶的鹰眼-基于深度学习的智能交通标志识别与APP实现》《用蛋清做个元器件―柔性忆阻器及交叉阵列的研究与制备》。 　　其中，段姓学生最近的一篇参赛论文被指出与2019年1月23日申请的一项国家专利《一种光电双控柔性蛋清忆阻器在数据存算一体化中的应用》高度相似，该专利的发明人名为西南大学人工智能学院院长段书凯， 与该学生获奖项目的指导老师同名。 　　不仅如此，在该项专利页面，第三位专利发明者王丽丹为西南大学电子信息工程学院副院长，其 与该段姓学生首次参加青创奖评选时的指导老师也出现了同名情况。 　　目前，该专利页已删除。 　　 　　除此之外，该段姓学生第二次的参赛作品中指出，智能交通标志识别的系统“识别准确度达到99.75%，超过目前最高准确度99.65%”。根据报道，一位985高校计算机视觉方向教授表示，“感觉

　　 　　2020 WAIC·开发者日将于 7月10日-11日 在线上举办，由机器之心与上海交通大学人工智能研究院联合承办，设有主论坛、分论坛、高峰对话、开发者日百度公开课、开源开放Demo Day、黑客马拉松等多个环节，详情日程请参考：请收藏这份大会全日程。 　　为了更好的帮助开发者学习人工智能，我们准备了 220 本人工智能领域专业书籍在大会直播中赠书，包括《统计学习方法》、《深度学习导论》、《大数据智能：数据驱动的自然语言处理技术》等 16 种书籍，来具体看看获取赠书的正确姿势。 　　 如何获得赠书？ 　　2020 WAIC·开发者日所有环节将在大会官方平台直播。其中， 主论坛 与 1v1高峰对话 将在机器之心抖音官方账号上同步直播，我们将在 抖音直播间 的弹幕中抽取 220 位幸运小伙伴，送出书籍。详细参与方法如下： 　　1. 添加机器之心小助手（syncedai6），备注“开发者日”，加入交流群，抽奖时间安排将在群中公布。 　　2. 关注机器之心官方抖音账号：AI1956。 　　3. 观看1v1高峰对话与主论坛，在弹幕上打出想要的「书名」即可参与抽奖。 　　1v1高峰对话直播时间：7月10日20:00-21:00 　　主论坛直播时间：7月11日 13:00-18:15 　　4. 所有书籍将在大会结束后的 20 个工作日内寄出。 　　 你将获得哪些书籍？ 　　 　　

【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[认真看图][认真看图] 【补充说明】深度学习有多火，我就不多说了。本文主要介绍深度学习项目实践过程中可能遇到的一些组件及使用技巧！ 一、Optimizor优化器选择 1. 梯度下降：经典 梯度下降的通用计算公式如下： 其中， 是学习率， 是梯度。梯度下降完全依赖于当前的梯度，所以 可理解为允许当前梯度多大程度影响参数更新。 梯度下降主要包含三种梯度下降： （1）批量梯度下降（Batch Gradient Descent） 使用所有的训练样本来更新每次迭代中的模型参数 （2）随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） 在每次迭代中，仅使用单个训练样本更新参数（训练样本通常是随机选择的） （3）小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）：这个最常用 训练时不是使用所有的样本，而是取一个批次的样本来更新模型参数 小批量梯度下降试图在随机梯度下降的稳健性和批量梯度下降的效率之间找到平衡 梯度下降的缺点： 选择合适的learning rate比较困难 对所有的参数更新均使用同样的learning rate 可能被困在鞍点，容易产生局部最优，不能达到全局最优 2. Momentum Momentum是模拟物理里动量的概念，公式如下：

　　　　在 强化学习(十四) Actor-Critic 中，我们讨论了Actor-Critic的算法流程，但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛，需要一些其他的优化。而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法。本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程。 　　　　本文主要参考了A3C的 论文 ，以及ICML 2016的 deep RL tutorial 。 1. A3C的引入 　　　　上一篇Actor-Critic算法的代码，其实很难收敛，无论怎么调参，最后的CartPole都很难稳定在200分，这是Actor-Critic算法的问题。但是我们还是有办法去有优化这个难以收敛的问题的。 　　　　回忆下之前的DQN算法，为了方便收敛使用了经验回放的技巧。那么我们的Actor-Critic是不是也可以使用经验回放的技巧呢？当然可以！不过A3C更进一步，还克服了一些经验回放的问题。经验回放有什么问题呢？ 回放池经验数据相关性太强，用于训练的时候效果很可能不佳。举个例子，我们学习下棋，总是和同一个人下，期望能提高棋艺。这当然没有问题，但是到一定程度就再难提高了，此时最好的方法是另寻高手切磋。 　　　　A3C的思路也是如此，它利用多线程的方法，同时在多个线程里面分别和环境进行交互学习，每个线程都把学习的成果汇总起来