神经网络

一文了解LSTM和GRU背后的秘密

你好,欢迎阅读长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的图解文章。我是Michael,是AI语音助理领域的机器学习工程师。

在这篇文章中,我们将从LSTM和GRU背后的原理出发。然后我将解释允许LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络的背后到底是什么,那么这篇文章就是为你准备的。

一文了解LSTM和GRU背后的秘密

问题根源短期记忆

递归神经网络(RNN)具有短期记忆。如果序列足够长,他们将很难将信息从较早的时间步骤传送到后面的步骤。因此,如果你正在尝试对一段文本进行预测,RNN可能会从一开始就遗漏掉重要信息。

在反向传播期间,递归神经网络(RNN)会遇到梯度消失问题。梯度是用于更新神经网络权重的值。梯度消失问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下降。如果梯度值变得非常小,则不会继续学习。

神经网络从被人忽悠到忽悠人(一)

很早的时候就想写几篇关于人工智能的东西,把人工智能的东西写的通俗易懂点,但是毕竟人工智能的东西涉及的领域太广了,特别是对数学和概率有比较深的理解,如果只是想简单的了解,可以跳过文章的公式。

很难想象有什么事物会像廉价、强大、无处不在的人工智能那样拥有“改变一切”的力量。《必然》

前段时间的AlphaGo再次的把人工智能炒的火热,关于人工智能的讨论又再次进入讨论的风口浪尖上。各个方面对AlphaGo技术的猜测,神经网络也再次成为了技术的焦点。

一个看似简单的问题

给你一堆的图片,从图片中分出是猫,狗。归结成一个大问题:分类。本身来说,分类对计算机来说本该是最擅长的,本身0和1,就是很好的分类,编程语言的if else,swich,可以做到很好的分类。

像if else这种做法,似乎我们可以编写一套复杂的规则,这个规则覆盖所有的情况,就能够进行准确的分类了。但是这条路是走不通的,之前的自然语言处理就走过这条路。需要另外的选择一条出路。对,建模。通过模型来进行分类。

神经网络从原理到实现

1. 简单介绍

在机器学习和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network,缩写ANN),简称神经网络(neural network,缩写NN)或类神经网络,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分:

结构 (Architecture) 结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。例如,神经网络中的变量可以是神经元连接的权重(weights)和神经元的激励值(activities of the neurons)。

激励函数(Activity Rule) 大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则,来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值。一般激励函数依赖于网络中的权重(即该网络的参数)。

神经网络简史

追根溯源,神经网络诞生于人类对于人脑和智能的追问。而这个追问经历了旷远蒙昧的精神至上学说,直到 19 世纪 20 年代。

“”

奥地利医生 Franz Joseph Gall ( 1758-1828 ) 推测人类的精神活动是由脑的功能活动而实现的,这才使人们认识到意识和精神活动具有物质基础,从而使人们对精神活动的认识从唯心主义的错误观点转到了唯物主义的正确轨道上来。

“”

意大利细胞学家 Camillo Golgi ( 1843~1926 )徒手将脑组织切成薄片,用重铬酸钾 - 硝酸银浸染法染色,第一次在显微镜下观察到了神经细胞和神经胶质细胞。这为神经科学的研究提供了最为基本的组织学方法。

深度学习与神经网络:最值得关注的6大趋势

神经网络的基本思想是模拟计算机“大脑”中多个相互连接的细胞,这样它就能从环境中学习,识别不同的模式,进而做出与人类相似的决定。

典型的神经网络是由数千互连的人工神经元组成,神经元是构成神经网络的基本单位。这些神经元按顺序堆叠在一起,以称为层的形式形成数百万个连接。单位划分如下:
  ○ 输入单元:用于接收外部环境的信息;
  ○ 隐藏单元:隐藏层将所需的计算及输出结果传递给输出层;
  ○ 输出单元:输出信号表明网络是如何响应最近获得的信息。

多数神经网络都是“全连接的”,也就是说,每一个隐藏单元和输出单元都与另一边的所有单元相连接。每个单元之间的连接称为“权重”,权重可正可负,这取决于它对另一个单元的影响程度。权重越大,对相关单元的影响也就越大。

前馈神经网络是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层,各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。

下面将就神经网络与深度学习发展的几大重要趋势进行讨论:

胶囊网络(Capsule Networks)

【网络研讨会】在智能相机中实现高效的神经网络

时间:9月11日 上午10:00-10:30 (北京时间)

人工智能(AI),尤其是神经网络(NN)正在成为一种关键性的技术,在不同的领域和市场都有着广泛的应用。借助它我们能够实现更加智能的相机,具有视频分析、异常行为检测、物体和人员识别等多种功能。在相机SoC中实现神经网络(NN)具有一定的挑战性,面临的问题包括功耗增加、存储带宽以及芯片面积等。此次网络研讨会介绍了智能相机领域神经网络(NN)的市场情况,涉及到多种应用以及未来的发展趋势,然后主要探讨关键SoC实现所遇到的挑战、技术要求,从而推出一个可部署且高效的解决方案,此外还会讨论如何借助创新性的硬件加速器来解决这些问题。

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参加本次网络研讨会将帮助你:

【计算机视觉】检测与分割详解

【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形,同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中,我们将介绍其中的几个应用程序和方法,包括语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割。

作者 | Ravindra Parmar
编译 | Xiaowen

计算机视觉-目标检测与分割

神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形,同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中,我们将介绍其中的几个应用程序和方法。

最常见的四个是:
  •  语义分割(Semantic segmentation)
  •  分类与定位(Classification and localization)
  •  目标检测(Object detection)

机器不学习:神经网络详解,正向传播和反向传播

主要讲了Logistic regression的内容,里面涉及到很多基本概念,是学习神经网络的基础。下面我们由Logistic regression升级到神经网络,首先我们看看“浅层神经网络(Shallow Neural Network)”

一、什么是神经网络

我们这里讲解的神经网络,就是在Logistic regression的基础上增加了一个或几个隐层(hidden layer),下面展示的是一个最最最简单的神经网络,只有两层:

两层神经网络:

机器不学习:神经网络详解,正向传播和反向传播

需要注意的是,上面的图是“两层”,而不是三层或者四层,输入和输出不算层!

这里,我们先规定一下记号(Notation):

【网络研讨会】在智能相机中实现高效的神经网络

时间:9月11日 上午10:00-10:30 (北京时间)

人工智能(AI),尤其是神经网络(NN)正在成为一种关键性的技术,在不同的领域和市场都有着广泛的应用。借助它我们能够实现更加智能的相机,具有视频分析、异常行为检测、物体和人员识别等多种功能。在相机SoC中实现神经网络(NN)具有一定的挑战性,面临的问题包括功耗增加、存储带宽以及芯片面积等。此次网络研讨会介绍了智能相机领域神经网络(NN)的市场情况,涉及到多种应用以及未来的发展趋势,然后主要探讨关键SoC实现所遇到的挑战、技术要求,从而推出一个可部署且高效的解决方案,此外还会讨论如何借助创新性的硬件加速器来解决这些问题。

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人工智能领域十大最具成长性技术展望

在2018世界机器人大会17日的主论坛上,中国电子学会发布《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望(2018-2019年)》。

当前,全球正在经历科技和产业高度耦合、深度迭加的新一轮变革,大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能进入新一轮创新发展高峰期,新技术持续获得突破性进展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等以应用为导向的新特征。加强新一代人工智能技术的前瞻预判,准确把握全球技术创新动态及发展趋势,将为行业健康发展、资金有序进入、政策规划出台、新兴市场开拓等提供具备决策参考价值和实践指导意义的智力支撑。

围绕于此,中国电子学会依据国家出台的《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等一系列政策规划,调研走访了一批在新一代人工智能技术及产业方面具备领先水平和特色的龙头企业,组织拜访了来自于知名高校、研究机构的人工智能相关领域专家学者,系统梳理了权威智库和知名战略咨询公司的最新报告,遴选了十项最具特色的成长性技术,得出以下结论:

1、对抗性神经网络

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