主要内容：粒子群优化算法简介1背景介绍人工生命人工生命：研究具有某些生命基本特征的人工系统。包括两方面的内容： 1、研究如何利用计算技术研究生物现象； 2、研究如何利用生物技术研究计算问题。 我们关注的是第二点。已有很多源于生物现象的计算技巧，例如神经网络和遗传算法。现在讨论另一种生物系统---社会系统：由简单个体组成的群落和环境及个体之间的相互行为。群智能模拟系统利用局部信息从而可以产生不
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2020-11-27 11:54:56
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通俗理解激活函数的另一种解释激活函数其中一个重要的作用是加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。这个解释形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？这篇文章已经解释的比较清楚。下面从另一个角度来解释一下激活函数的作用，特征的充分组合。首先我们看一个简单的感知机如下：其中x1,x2输入均为特征的输入激活函数采取sigmoid函数,公式表达如下：此时，我们可能看不出什么不同，但是根据泰勒展开，我们
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2020-11-27 11:26:45
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花式解释AutoEncoder与VAE1什么是自动编码器自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有:（1）跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图
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2020-11-27 11:26:26
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查阅资料和学习，大家对神经网络中激活函数的作用主要集中下面这个观点：激活函数作用激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。下面我分别从这个方面通过例子给出自己的理解~@leephilip@颜沁睿俩位的回答已经非常好了，我举的例子也是来源于他们，在这里加入了自己的思考，更加详细的说了一下~开讲~首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的分类，如下图
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2020-11-27 10:50:30
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参数参数分为两种：可学习得到的参数，和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y，将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外，还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的，这类参数叫做超参数（Hyper-Parameter）。超参数和可学习的参数不同，通常是按照人的经验设定，或者通过网格
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2020-11-26 14:22:46
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2019-用卷积递归神经网络定位、检测和跟踪多个运动声源 摘要 本文研究了使用卷积递归神经网络对声音事件进行联合定位、检测和跟踪。我们使用先前提出的用于定位和检测静止源的CRNN，并且表明当使用动态场景训练时，递归层能够实现运动源的空间跟踪。将该神经网络的跟踪性能与结合了多源(波达方向)估计器和粒子 ...
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2020-11-23 12:05:14
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最新Mac mini配置报价：https://www.mac.so/mac-mini/ MGNT3CH/A 6799 银色 配备M1芯片 中配 - Apple M1 芯片 配备 8 核中央处理器 8GB 统一内存 512GB 固态硬盘 8 核图形处理器和 16 核神经网络引擎 - 雷雳3 × 2 / ...
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2020-11-21 11:57:32
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训练视觉相关的神经网络模型时，总是要用到图像的读写。方法有很多，比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式，旨在选出一个最快的方式，提升训练速度。 实验标准 因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下： 1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片（png格式 ...
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2020-11-19 12:58:15
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工业界nlp相关的实际应用和框架 目录： Word2Vec词向量简述 word2vec模型训练简单案例 tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述 tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战） 使用inception ...
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2020-11-08 17:02:05
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手把手学会人工智能：TensorFlow实现马里奥赛车自动驾驶，含源码这次年假没啥事做，作者想着试试完成一个两年前就已开始的项目：训练人工智能神经网络来玩《马里奥赛车64》游戏。因为一年前做过一些机器学习，现在想蹭个热点，TensorFlow越来越火了。项目：使用TensorFlow来训练一个模型玩《马里奥赛车64》游戏。目标：作者想做个人人都能跟着“说明书”一步步理解和实现的机器学习demo。在
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2020-11-07 15:40:19
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