本報(bào)告總結(jié)了 NIPS 上 Ian Goodfellow 的 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)課程唐责。其內(nèi)容有：（1）為何生成式建模是值得學(xué)習(xí)的話題路呜；（2）生成式模型如何工作，GAN 與其他生成...
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Generative Adversarial Networks(Section 0&1) -
關(guān)于《注意力模型--Attention注意力機(jī)制》的學(xué)習(xí)此文大部分參考深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制(2017版)張俊林的博客以蕴，不過添加了一些個(gè)人的思考與理解過程。在github上找到一份基于keras框架實(shí)現(xiàn)的可運(yùn)行的注意模型代碼：At...
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[干貨]深入淺出LSTM及其Python代碼實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在近年來大放異彩洒宝，在圖像識別扶镀、語音識別、自然語言處理與大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域取得了巨大的成功，而長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM作為一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型滞项，它又有哪些特點(diǎn)呢狭归？作為初...
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[AI] 8 LSTM一、傳統(tǒng)RNN的反向傳播 隱藏層：輸出層： 假設(shè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如上圖所示文判，神經(jīng)元沒有激活函數(shù)过椎，當(dāng)時(shí)，初始值給定戏仓，則時(shí)刻疚宇，損失函數(shù)訓(xùn)練的目標(biāo)就是采用梯度下降法更新、赏殃、敷待、、使達(dá)到最小仁热，...
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PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初探
粒子群優(yōu)化算法（PSO）是一種基于種群的全局優(yōu)化算法榜揖，用于尋找函數(shù)的全局最優(yōu)解。它基于模擬鳥群或魚群尋找食物的行為的思想抗蠢。群體中的每個(gè)粒子代表一個(gè)候選解举哟，并根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)和相...
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SPO 優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-替代bp算法
之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于梯度下降算法來優(yōu)化的，梯度下降是基于導(dǎo)數(shù)的迅矛，有一定的數(shù)學(xué)道理妨猩，但是常常會遇到鞍點(diǎn)問題，導(dǎo)致不能達(dá)到最優(yōu)解 本文使用 PSO 粒子群優(yōu)化算法來替代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
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遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python實(shí)現(xiàn)源碼
代碼過程中秽褒，把代碼過程較好的一些代碼段記錄起來壶硅，下邊代碼是關(guān)于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python實(shí)現(xiàn)的代碼，應(yīng)該對大伙有一些用處销斟。 from operator import it...
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北航在讀研究生課余愛好蚂踊，記錄科研學(xué)習(xí)過程中的點(diǎn)點(diǎn)滴滴扼睬，所有文章將同步發(fā)送到個(gè)人微信公眾平臺“知行阿明”（Time_rest），歡迎關(guān)注交流悴势！
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遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背景 1窗宇、遺傳算法原理 遺傳算法（Genetic Algorithms，GA）是1962年美國人提出特纤，模擬自然界遺傳和生物進(jìn)化論而成的一種并行隨機(jī)搜索最優(yōu)化方法军俊。 與自然界中...