本報(bào)告總結(jié)了 NIPS 上 Ian Goodfellow 的 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)課程。其內(nèi)容有：（1）為何生成式建模是值得學(xué)習(xí)的話題；（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)張俊林的博客牢酵，不過(guò)添加了一些個(gè)人的思考與理解過(guò)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](méi)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(lái)大放異彩，在圖像識(shí)別构舟、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理與大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域取得了巨大的成功堵幽，而長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM作為一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型狗超，它又有哪些特點(diǎn)呢？作為初...
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[AI] 8 LSTM一朴下、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)如上圖所示努咐，神經(jīng)元沒(méi)有激活函數(shù)，當(dāng)時(shí)殴胧，初始值給定渗稍，則時(shí)刻佩迟，損失函數(shù)訓(xùn)練的目標(biāo)就是采用梯度下降法更新、竿屹、报强、、使達(dá)到最小拱燃，...
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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)化算法秉溉，用于尋找函數(shù)的全局最優(yōu)解。它基于模擬鳥(niǎo)群或魚(yú)群尋找食物的行為的思想碗誉。群體中的每個(gè)粒子代表一個(gè)候選解召嘶，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(lái)優(yōu)化的，梯度下降是基于導(dǎo)數(shù)的哮缺，有一定的數(shù)學(xué)道理弄跌，但是常常會(huì)遇到鞍點(diǎn)問(wèn)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(lái)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(guò)程中蝴蜓，把代碼過(guò)程較好的一些代碼段記錄起來(lái)碟绑，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(duì)大伙有一些用處茎匠。 from operator import it...
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遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背景 1格仲、遺傳算法原理 遺傳算法（Genetic Algorithms，GA）是1962年美國(guó)人提出诵冒，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)化方法凯肋。 與自然界中...
