普华永道智能机器人

2017年5月26日,普华永道推出机器人流程自动化解决方案。 普华永道、德勤机器人的相继问世,旨在利用智能软件来替代原本由人工执行的重复性任务和工作流程,使原先...

当AI成为导购

相信很多人对2016年Met Gala上超模Karolina Kurkova身 穿的一条具有认知能力的裙子依然记忆犹新,这条裙子是由服装设计工作室Marches...

人工智能失败案例

1. Pokémon Go 让游戏玩家集中在白人社区 7 月份,风靡全球的 Pokémon Go 游戏发布之后,多个用户注意到极少的 Pokémon 位于黑人社...

人工智能落地案例

摩拜 – 如何使用人工智能实现单车精细化运营 共享单车在不到一年的时间里成为城市一道彩色风景线,在便利市民短途出行的同时,单车的运营管理也日渐成为一...

10大人工智能案例

随着人工智能的不断进步,越来越多的企业开始关注。每个行业的企业都在试图找出如何更新解决方案来利用人工智能,或者如何找到新的有趣的解决方案来利用这项技术。虽然在健...

第三轮人工智能技术革命

人工智能(AI)在 AlphaGo 打败人类之后成了显学。本文希望能从 AI 的定义开始,谈及 AI 能成就的事情与不能成就的事情,并提出 AI 目前碰到的困境...

弱人工智能到强人工智能

所有人都很关注人工智能,很多人呢就过于看好人工智能,甚至觉人工智能取代人类那就是眼巴前的事儿了。所以主张要停止一切人工智能的研究,比如霍金、埃隆马斯克。 当然,...

人工智能的强弱之分

“人工智能”这个词组现在要慎用,否则的话,你在谈论的很可能是科幻而不是科学。基本上,在Artificail Intelligence这个CS分支发展的历史上,强...

什么是弱人工智能

弱人工智能是能制造出真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能...

神经网络的结构

3层示例网络 网络中最左边的一层被称作输入层,其中的神经元被称为输入神经元(input neurons)。最右边的一层是输出层(output layer),包含...

多层前馈神经网络与反向传播算法

常见的神经网络是形如上图的层级结构,每层神经元与下一层神经元全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接。这样的神经网络结构通常称为多层前馈神经网络(mu...

什么是多层感知器和反向传播?

人工神经网络是一种计算模型,启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。人工神经网络在语音识别、计算机视觉和文本处理领域取得了一系列突破,让机器学习研究和产业感到了兴...

使用反向传播训练多层神经网络的原理

文章描述采用反向传播算法训练多层神经网络的学习过程。为了说明这个过程,使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络,如下图所示: 每个神经元由两部分组成。第一部分...

多层神经网络简单介绍

写在前面的        接触神经网络(ANN)的时间很长了,以前也只是学了学原理,做过一个BPN的练习,没有系统的总结过,最近看Torch的源码,对MLP有了...

深度学习基础 – 神经网络

 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地...

人工神经网络表示

非线性预测 对一个拥有很多特征的复杂数据集进行线性回归是代价很高的。比如我们对50 * 50像素的黑白图分类,我们就拥有了2500个特征。如果我们还要包含所有二...

人工神经网络理论

人工神经元模型 M—P模型,6点假定描述 每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元 神经元输入分兴奋类和抑制类输入 神经元具有空间整合特性和阈值特性 神经元...

胖不胖:看人工神经网络怎么“称”

肥胖是世界卫生组织确定的十大慢性疾病之一,而中国的肥胖现状更为严峻。世界卫生组织的最新报告显示,在我国现有近9000万肥胖者,这一数字已超越美国居世界首位。肥胖...

人工神经网络也有后门!

8月初,纽约大学教授希达斯·佳格测了下交通,然后在他工作的布鲁克林办公楼外的停车标志上贴了张黄色便利贴。他与两位同事向他们的路标检测软件展示该场景的照片时,该停...

人工神经网络评价法

第五章  第一节 思想和原理 第二节 模型和步骤 第三节 应用和案例 第一节 思想和原理 在当今社会,面临许许多多的选择或决策问题。人们通过分析各种影响因素,建...

对人工神经网络的隐式行为进行可视化

在许多机器学习任务中,人工神经网络尤其是近些年发展起来的深度学习网络,已经取得了十分瞩目的结果。然而,以前研究者往往将神经网络的内部行为当作黑盒来看待,神经网络...

人工神经网络介绍

人工神经网络( Artificial Neural Networks, 简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connectionist M...

人工神经网络

我们从下面四点认识人工神经网络(ANN: Artificial Neutral Network):神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权...

ANN人工神经网络基础

1.1人工神经元的一般模型 神经元的具有的三个基本要素 1、一组连接,连接的强度由个连接上的权值表示,若为正,则表示是激活,为负,表示,抑制 2、一个求和单元:...

一篇文章了解人工神经网络

人工神经网络简介 一大类机器学习方法: 支持处理图像, 文本, 语音以及序列等多种类型的数据 支持分类, 回归, 预测 等多种应用 人工神经网络基础形态是 前向...

BP神经网络及其数学原理

引言 最近博主学习了Coursera上面Andrew Ng老师的机器学习课程。其中对BP神经网络有一定的介绍,但是在课程中老师略过了数学推到过程。经过博主在网络...

基于 BP 神经网络的识别手写体数字

人类视觉系统其实非常神奇,恐怕自己都没意识到,考虑以下的手写数字: 504192 大部分人能够识别出数字为 504192。人脑每一半球都有着近 1.4 亿个神经...

一种基于遗传算法改进bp神经网络的方法

一种基于遗传算法改进BP神经网络的方法 技术领域 本发明涉及人工神经网络,特别涉及一种基于遗传算法改进BP神经网络的方法。背景技术 人工神经网络是由生物生神经网...

反向传播神经网络

BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出,参见他们发表在Nature上的论文Lea...

BP神经网络

BP神经网络 各层激活函数的选择 损失函数的选择 平方损失函数 交叉熵损失函数 参数求解过程 正向传播 反向传播 BP神经网络代码实现 之前已经对感知机有了详细...

分享 BP神经网络算法

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,...

Python 实现神经网络 BP 算法及 原理

  什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从...

BP神经网络之神经元模型

概述 本篇文章是看了BP神经网络后而写,里面包含了BP神经网络的具体推导,我在看BP神经网络的时候产生的一些疑问,以及具体的matlab实现。 注:希望各位大神...

BP神经网络模型

一,什么是BP “BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差...

BP神经网络算法

神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种:前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的...

神经网络——BP算法

一、BP算法的意义 对于初学者来说,了解了一个算法的重要意义,往往会引起他对算法本身的重视。BP(Back Propagation,后向传播)算法,具有非凡的历...

BP神经网络

BP的来源 “时势造英雄”,一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下,所以我们剖析一个人,得先看看他的出身时代。同样的道理,在讲BP网络的特性和用途之前,我...

BP算法概述

概述 BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出 。 BP神经网络是一种按误差逆传播...

BP神经网络算法

一、BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神...

数学推导卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,每个神经元都只影响邻层的一部分神经元,具有局部感受野,因此...

用离散信号解释卷积神经网络

什么是卷积神经网络? 以离散信号为例,连续信号同理。 已知 已知 下面通过演示求的过程,揭示卷积的物理意义。 第一步,乘以并平移到位置0: 第二步,乘以并平移到...

离散卷积和卷积神经网络

早在学习数学分析时,我就已经接触过卷积的概念。然而,彼时年少,水平有限,没有完整地理解卷积的概念和精髓。这个遗憾一直持续至今。接触到卷积神经网络(Convolu...

Tensorflow 之卷积神经网络

卷积神经网络简介 斯坦福大学(Stanford University)李飞飞(Feifei Li)教授带头整理的ImageNet是图像识别领域非常有名的数据集。...

卷积神经网络与图像识别

什么是图像识别?为什么要进行图像识别? 在机器视觉的概念中,图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧,结...