Rich Caruana：压缩深度神经网络模型让你兼得可解释性与准确性！
微软研究院首席研究员Rich Caruana在他数十年的职业生涯中花了很多精力来探索这个问题，在这个访谈中，他为我们分享了一个更精简、更可解释的“压缩”模型，使“黑匣子”般的机器学习过程更加透明。本文是Rich Caruana采访内容的文字精简版。 微软首席研究员Rich Caruana博士 在机器学习领域，长久以来存在一个难以取舍的问题——模型的准确性与可解释性像“鱼与熊掌”般不可兼得。简单.....
MIT开发听觉神经网络模型，学会从2秒片段识别音乐类型
该模型由许多信息处理单元组成，通过输入大量的数据来训练此模型，以完成特定的任务。研究人员利用该模型来阐明人脑是如何执行同样的任务的。 Josh McDermott说：“这些模型第一次给我们提供一个能够执行对人类有意义的感官任务的机器系统，并且是在人类的水平等级上进行这项工作。”他是麻省理工学院大脑和认知科学系的神经科学Frederick A.和Carole J. Middleton的助理教授，也....
TensorFlow——训练神经网络模型
TensorFlow训练神经网络模型的步骤： （1）定义神经网络的结构和向前传播的输出结果 （2）定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 （3）生成会话（tf.Session），并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法 例：下面是一个完整的程序来训练神经网络解决二分类问题 import tensorflow as tf import numpy as np #通过NumPy工具包生成模拟...
（5keras自带的模型之间的关系）自己动手，编写神经网络程序，解决Mnist问题，并网络化部署
其中： 1、VGG 网络以及从 2012 年以来的 AlexNet 都遵循现在的基本卷积网络的原型布局：一系列卷积层、最大池化层和激活层，最后还有一些全连接的分类层。 2、ResNet 的作者将这些问题归结成了一个单一的假设：直接映射是难以学习的。而且他们提出了一种修正方法：不再学习从 x 到 H(x) 的基本映射关系，而是学习这两者之间的差异，也就是「残差（residual...
史上最全！27种神经网络简明图解：模型那么多，我该怎么选？
27种？！神经网络竟有那么多种？这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型，并尝试解释如何使用它们。准备好了吗？让我们开始吧！ 神经网络的种类越来越多，可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表，在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。 幸运的是，来自Asimov研究所的Fjodor van Veen编写了一个关于神经网络的精彩图表（就是上面那张大图）。 下面，我们就来逐.....
王中风教授：如何满足不同应用场景下深度神经网络模型算力和能效需求
基于神经网络的深度学习算法已经在计算机视觉、自然语言处理等领域大放异彩。然而，诸如 VGG、ResNet 和 Xception 等深度模型在取得优越性能的同时往往伴随着极高的存储空间需求和计算复杂度，而现有的通用计算平台（如CPU和GPU等）很难实现高能效的神经网络计算。为了满足深度神经网络在不同的应用场景（如云端和终端&#x...
可视化Keras深度学习神经网络模型
为了使开发者更好的理解其开发的神经网络模型，Keras Python深度学习库提供了可视化神经网络模型的工具。这对于产品演示和讲解是非常有用的 在本文，你会学到如何在Keras中总结和可视化深度学习模型。 读完本文后，你将知道： 如何创建你的深度学习模型的文本摘要。 如何构建你的深度学习模型的图形。 在Keras开发深度学习模型的最佳实践技巧。 教程概述： 本教程分为4个部分： 1.示例模型。.....
循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法
在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。 1. RNN概述 在前面讲到的DNN和CNN中，训练样本....
卷积神经网络(CNN)模型结构
1. CNN的基本结构 首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图： 图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵，这点和DNN基本相同。 接着是卷积层（Convolution Layer）,这个是CNN特有的，我们后面专门来讲。卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在DNN中介绍过ReLU的激活函.....
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