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人工智能

栏目介绍:人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像视频识别、自然语言处理和专家系统等。思考人工智能,要跳出传统可编程问题的范畴。

文章

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cost还在降低,accuracy不一定稳步走高...

by 麦新杰 / 2018年12月13日

当到了在测试集上accuracy不能提高的阶段,cost还是会因为以上所述的原因而继续降低,不过,这个时候可能已经进入了overfitting阶段。 阅读全文->

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使用mini-batch来计算梯度的思考

by 麦新杰 / 2018年12月12日

在进行梯度下降计算的过程中,我们一般都是要将一组数据(mini-batch)的梯度进行平均,然后再更新网络中神经元的w和b。为什么要采用一组数据的梯度的平均? 阅读全文->

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训练神经网络时,如果cost越来越大...

by 麦新杰 / 2018年12月7日

训练神经网络时,如果cost越来越大,一定是不对的。我们训练神经网络,目的就是让cost越来越小,进而提高网络的预测水平。本文记录一个自己遇到的cost越来越大的case。 阅读全文->

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对各种回归算法的概念理解

by 麦新杰 / 2018年12月6日

线性回归强调的是使用线性关系函数。逻辑回归强调的是,一组向离散变量的回归。非线性回归强调的是,采用非线性关系函数,比如polynomial,也可以使用神经网络来做回归。 阅读全文->

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无视无惧numpy计算时的runtime warning...

by 麦新杰 / 2018年12月3日

之前总结过一篇在训练神经网络的时候,出现大量numpy的runtime warning的分析。今天这篇继续这个话题,我想说的时候,我们其实可以通过一些手段,来无视无惧这些warning。 阅读全文->

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梯度下降BP算法的4个公式

by 麦新杰 / 2018年11月27日

深入理解了之后,梯度下降算法的这4个公式的确呈现出一种自然的美!代码实现也是基于这4个公式。 阅读全文->

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训练神经网络,numpy出现runtime warning的解决思路

by 麦新杰 / 2018年11月24日

在使用numpy进行神经网络算法计算的时候,有的时候会遇到Runtime Warning,本文记录自己的在思考解决这个问题是的一些积累和经验。 阅读全文->

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梯度下降的三种形式BGD,SGD,MBGD

by 麦新杰 / 2018年11月21日

BGD就是使用全部训练数据,来计算平均的梯度,然后进行一次迭代;SGD就是每次选择一个训练样本来计算梯度并进行一次迭代;MBGD是采用一个小批量的数据来计算平均梯度,并进行一次迭代。 阅读全文->

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人工智能只是统计学?

by 多肉 / 2018年8月16日

日前,2011 年诺贝尔经济学奖获得者 Thomas J. Sargent 在世界科技创新论坛上表示,人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻,其实就是统计学。好多的公式都非常老,但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。 阅读全文->

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符号主义

by 麦新杰 / 2018年5月20日

人工智能中,符号主义的一个代表就是机器定理证明,其巅峰之作是吴文俊先生创立的吴文俊方法。和人类智慧相比,人工智能的符号主义方法依然处于相对幼稚的阶段。 阅读全文->

人工智能人工神经网络

(随机)梯度下降算法

by 麦新杰 / 2018年5月16日

本文介绍随机梯度下降算法SGD的基本思想,这个算法在训练人工神经网络的时候,非常常用和重要。 阅读全文->

人工智能人工神经网络

神经网络的架构

by 麦新杰 / 2018年4月24日

本文介绍神经网络架构中的输入层,输出层,隐藏层,MLP,前馈网络,RNN等基础概念。 阅读全文->

人工智能人工神经网络

Sigmoid神经元

by 麦新杰 / 2018年4月24日

最初的神经元是感知机(Perceptron),后来演化成为Sigmoid神经元(Sigmoid neuron),它的优点是可线性变化,并且相对于其它激活函数,有计算方面的优势。 阅读全文->

人工智能人工神经网络

感知机(Perceptron)

by 麦新杰 / 2018年4月20日

神经网络早期的主要成果是感知机,Perceptron,这是一种01化的神经元模型。本篇博文试图搞清楚感知机的基础知识。 阅读全文->

人工智能

符号主义,连接主义,行为主义

by 多肉 / 2018年4月14日

符号主义认为人工智能源于数理逻辑。连接主义用计算机模拟人脑结构,例如神经网络,进而研究学习算法。行为主义认为人工智能源于控制论。 阅读全文->

人工智能人工神经网络

在线免费:神经网络和深度学习

by 多肉 / 2018年4月12日

Neural Networks and Deep Learning这本书是Michael Nielsen所著的一本免费的网络版书籍,正如书名所写的,这本书是关于神经网络和深度学习的。 阅读全文->

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电车难题

by 多肉 / 2018年4月11日

一辆电车从铁轨上驶来。在铁轨上,有5个人被绑在那里无法移动。电车直冲向他们。你站在扳道杆旁。如果扳动道杆,那么电车就会驶向另一条铁轨。但你注意到,另一条铁轨上也有一个人在那里。 阅读全文->

人工智能

机器学习和AI预备知识

by 多肉 / 2017年2月9日

无意中看到优达学城对想学习机器学习和人工智能的同学提出的先修条件,要具体下面的条件,才可以看是学习机器学习。 阅读全文->

人工智能人工神经网络

浅层学习, 深度学习

by 麦新杰 / 2016年9月12日

在机器学习发展分为两个部分, 浅层学习(Shallow Learning)和 深度学习(Deep Learning)。神经网络研究领域领军者Hinton在2006年提出了神经网络Deep Learning算法,使神经网络的能力大大提高,向支持向量机发出挑战。  阅读全文->

人工智能人工神经网络

神经网络的发展历程简介

by 麦新杰 / 2016年3月15日

AlphaGo(阿尔法狗)战胜李世石,让人工智能AI和神经网络一下子进入了普通人的视野。本文简要介绍神经网络半个多世纪的发展历程。 阅读全文->

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Boston Dynamics机器人视频

by 多肉 / 2016年2月25日

谷歌旗下的机器人公司Boston Dynamics发布了新一代Atlas视频,将人形机器人的发展带到了更高的高度,视频中新Atlas进行了户外行走、搬盒子、自主稳定和自主站立等任务。 阅读全文->

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