深度学习中的数学,高效计算基础与线性分类器

发表于:08/22/2018 , 关键词:
深度学习说到底就是要调节网络中得权重,使网络的分类结果更接近于训练值。这个重复迭代的过程又是一个线性回归的问题。在这种可能会用到高数,线性代数,概率论中的知识。 一、数学基础提一提 1. 高数中得知识。 高数中最重要的就是微积分了,那在深度学习中出现最多的一个概念就是梯度。什么是梯度呢?要说导数,学过高数的肯定都知道。其实梯度就是当把标量x变成向量X时,对X求导就是梯度。那为什么要用梯度呢?... 阅读详情

五种常用的图片格式及其是否有数据压缩的总结

发表于:08/22/2018 , 关键词:
本文主要介绍五种最常见和最常用的图像格式:BMP,PNG,JPEG,JPEG200,以及GIF。在进行图像处理相关应用之前第一步首先是能够读取这些图像文件,虽然很多开发工具支持库比如OpenCV等已经帮助节省了这些工作的麻烦,便利的同时也使得开发人员不再熟悉这些基本的图像格式。本文的作用就在于将这五种常用的图像格式进行分条叙述,方便查阅。 BMP图像文件格式:无压缩... 阅读详情

人工智能,你到底是天使or魔鬼?

发表于:08/21/2018 , 关键词:
人工智能的概念早在60多年前就被提出,但又一度沉寂。随着谷歌人工智能程序AlphaGo(阿尔法狗)战胜围棋世界冠军李世石,再次为世人瞩目。然而,与无限风光一起相伴而来的,还有关于人工智能的种种争议! “在我的一生中,见证了社会深刻的变化。其中最深刻的,同时也是对人类影响与日俱增的变化,是人工智能的崛起。简单来说,我认为强大的人工智能的崛起,要么是人类历史上最好的事,要么是最糟的。”... 阅读详情

梯度下降(Gradient Descent)小结

发表于:08/21/2018 , 关键词:
在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,... 阅读详情

2019年:人工智能和机器学习的一些预测

发表于:08/21/2018 , 关键词:
作者 | Daniel Newman 译者 | Sambodhi 编辑 | Vincent 人工智能是企业和国家争夺控制权的前沿技术,2018 年我们已经看到了人工智能出现一些重大进步,那么 2019 年会怎么样呢?让我们看看 Daniel Newman 的预测! 在过去的几年里,机器学习和人工智能一直是人们茶余饭后的谈资,而且这些炒作看上去近期并没有放缓的迹象。但我相信,2019... 阅读详情

一文简述循环神经网络(RNN)

发表于:08/21/2018 , 关键词:
本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理,并给出了一个 RNN 实现示例。 什么是循环神经网络(RNN)?它们如何运行?可以用在哪里呢?本文试图回答上述这些问题,还展示了一个 RNN 实现 demo,你可以根据自己的需要进行扩展。 循环神经网络架构 基础知识。Python、CNN 知识是必备的。了解 CNN 的相关知识,是为了与 RNN 进行对比:RNN 为什么以及在哪些地方比 CNN 更好... 阅读详情

神经网络是如何给出预测结果的?

发表于:08/21/2018 , 关键词:
本章给大家介绍一种用于预测的算法——逻辑回归(logistic regression) 给定一个输入特征向量x(例如你想要识别的图像——是否有猫),你需要一个算法进行计算之后进行结果输出(在这里我们用的是逻辑回归算法)。这个被输出的预测结果我们称为y^y^,假设y是1,如果预测得很准的话y^y^可能会是0.99)。 上图第一个公式中的x是个(n,1)维的矩阵,表示一个训练样本,... 阅读详情

机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值

发表于:08/20/2018 , 关键词:
一、roc曲线 1、roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例;(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(... 阅读详情

基于深度学习的智能网格错误数据注入攻击动态检测

发表于:08/20/2018 , 关键词:
一、介绍 在电力需求增长的环境下,未来智能电网的设计要运行更加可靠、经济和高效。然而,要实现这一目标,需要通过与数据通信的巨大增长相结合,然而,数据通信为各种网络攻击提供了大把的机会。因此,确保智能电网的网络安全是重中之重。虽然发布了大量的对抗措施,如通信标准(如IEC 61850-90-5 [1])、法律法规(如Colorado法规(CCR) 723-3)、加密实现(如,安全通道[7]),... 阅读详情

什么是深度学习的卷积?

发表于:08/20/2018 , 关键词:
近年来,随着一些强大、通用的深度学习框架相继出现,把卷积层添加进深度学习模型也成了可能。这个过程很简单,只需一行代码就能实现。但是,你真的理解“卷积”是什么吗?当初学者第一次接触这个词时,看到堆叠在一起的卷积、核、通道等术语,他们往往会感到困惑。作为一个概念,“卷积”这个词本身就是复杂、多层次的。 在这篇文章中,我们将分解卷积操作的机制,逐步将其与标准神经网络联系起来,... 阅读详情

戳穿边缘计算的三大误区

发表于:08/20/2018 , 关键词:
每天数百万的机器和设备首次连接到互联网,公司企业在通过边缘计算改变我们看待云基础设施的方式,以此挑战传统架构。事实上,Gartner预计40%以上的企业IT部门将采用边缘计算策略,比去年增加1%。 当下,边缘计算继续是业界讨论的热门话题,因为更多的传感器、移动设备和功能强大的应用程序将数据推向我们网络的边缘。更多的公司继续将计算资源放在网络边缘,尽量靠近生成数据和洞察力的设备。... 阅读详情

人工智能与大数据会纠正我们的偏见,还是会更糟糕?

发表于:08/20/2018 , 关键词:
美国科学杂志nautil.us《鹦鹉螺》作者Aaron M. Bornstein近日发表了讨论人工智能与大数据能否纠正人类种族歧视的深度报道。尽管人工智能设计者和数据工程师可能没有类似种族歧视的偏见,但大数据从业者都明白,用于提供定制服务的大型数据集不可避免地包含丰富详细的信息,包括具有受保护属性的肤色、性别、性取向和政治取向等。算法在这些数据的基础上做出的决定可以隐蔽地打开这些属性,... 阅读详情

保护物联网设备的安全,只需记好这5条建议

发表于:08/17/2018 , 关键词: 物联网设备
你是否已经察觉到自己生活在一个“智能家居”环境里?如果你环顾四周,你可能会发现,你已经被互联网连接的各种设备所包围,包括音箱、空调、门铃甚至冰箱。这种能实现物品之间信息交换和通信的技术,我们称之为物联网(Internet of things,IoT)。 物联网产品不同于专用的网络电子设备(如计算机、智能手机和平板电脑),它的主要功能仍是离线任务,互联网只是起到一个增强信息交流的作用。例如,... 阅读详情

未来人工智能发展的五大趋势,你能接住几个?

发表于:08/17/2018 , 关键词:
人工智能技术在科技企业不断地深度学习和技术创新等方面的推动之下,也在不断地取得突破。金融、交通、医疗、教育、农业、制造业等场景的应用需求和切合确定场景的商业模式出现推动人工智能技术的快速发展。随着人工智能在移动互联网、智能家居等领域的发展,我国的人工智能产业也将持续性、高速地成长。预计到2022年,我国人工智能行业的市场规模将达到680亿元。 未来国内人工智能行业发展的五大趋势: 一、... 阅读详情

深度学习并非万能:你需要避免这三个坑

发表于:08/17/2018 , 关键词:
【导读】本文是人工智能专家George Seif撰写的博文,介绍了在当前深度学习比较火热的情景下需要避免的三个坑。 作者 | George Seif 编译 | 专知 整理 | Mandy, Sanglei 深度学习在过去几年一直是人工智能领域最热门的话题。事实上,正是它激发了科学家、政府、大公司以及其他所有人对人工智能的极大新兴趣!这是一门很酷的科学,具有潜在的巨大的实用性和积极的应用。... 阅读详情