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双色球下期预测,遇到数学就头疼,还能不能学人工智能,倍儿爽

遇到数学就头疼,还好有这样一本书,只需求你有数学根底常识便能够学习人工智能啦。这便是行将要在6月初上架的《浅显易懂人工神经网络》。



看看学习人工智能你需求具有哪些数学常识?

学习神经网络/深度学习,数学根底常识是绕不曩昔的坎。假如想对神经网络/深度学习有一个最根本的了解,最少应把握一些线性代数特别是矩阵相关的根底常识;假如想全面提高对神经网络/深度学双色球下期猜测,遇到数学就头疼,还能不能学人工智能,倍儿爽习的了解,则还应该把握微积分中有关导数、偏导数、极值、梯度等方面的常识,其间最为要害的常识点是梯度;假如还想持续提高关于神经网络/深度学习的知道和观点,概率核算相关的常识则必不可少。总归,学习和研讨神经网络/深度学习,数学是根底,更是强有力的东西。

鉴于大多数人碰到数学就头痛,一起也考虑到本书的读者可能是初度进入神经网络/深度学习这一领域,所以本书故意规避了概率核算方面常识的专门介绍,并且关于线性代数和微积分方面的根底常识也是删繁就简,使之刚好能够适配对神经网络/深度学习模型的剖析和解说。

不敢随意自说本书有什么亮点,由于这需求读者去感触。假如现在非要说一个的话,那便是本书包含了许多的图示,总计有200多幅图。我坚信,文不如表,表不如图。

从这本书里你能够学到什么

本书作为描绘和解说人工神经网络技术原理的入门图书,旨在让读者在最短的时间内对这些原理常识有一个明晰明晰的知道和了解。机器学习是人工智能领域的一个子领域,人工神经网络或深度学习又是机器学习领域的一个子领域。深度学习是深度神经网络选用的学习办法,深度神经网络是深度学习办法的根底架构。现在,人工神经网络和深度学系列编号习这两个术语简直成了近义词,常常混用,并且在只提其一时,实则二者皆指。

从内容组织上讲,本书一共分为3个部分:第1部分为第1章,首要介绍人工神经网络的源头—生物神经网络的一些根底常识;第2部分由第2、3、4章组成,首要解说学习人工神经网络必备的一些数学根底常识;第3部分由第5、6、7、8、9章组成,对几种常见而典型脱女的人工神经网络模型进行了全面介绍。

第1章:布景常识

学习和研讨人工神经网络之前,理应了解一些生物神经网络的根底常识。人工神经网络学习了生物神经网络的一些原理常识,一起结合了许多数学的办法,这些原理和办法现在仍选用编程办法在传核算算机上进行模仿完结。人工神经网络带有仿生学的影子,但它究竟不是在仿制生物神经网络—好像咱们遭到鸟儿的启示而发明晰飞机相同,咱们的飞机上并没有长满茸毛,飞机的翅膀也不会上下摇动。

本章首要关于智能的界说进行了扼要的评论和阐明,然后侧重介绍了生物神经元和大脑的根底常识,这些常识关于了解第5章中的MCP模型(McCulloch-Pitts Model),也即所谓的人工神经元模型至关重要。简而言之,大脑是由数以千亿的神经元通过数以千万亿的突触彼此联络和效果的一个极端杂乱的网络体系,而由若干个人工神经白疯癫怎么治元(MCP)互联而成的网络便是所谓的人工神经网络。本章最终还对人工智能、机器学习、神经网络、深度学习这几个常见术语的意义进行了弄清。

第2章:函数

人工神经网络模型中常常会用到各种函数。就现在来看,一切这些函数都归于初等函数的领域。所谓初等函数,便是指由5种根本初等函数(幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数)和常数通过有限次的四则运算以及有限次的函数复合而得到的函数。

学习和研讨人工神经网络,必需求了解函数的一些根本特色,如,函数在某一点是否存在极限,函数在某一点是否接连,函数在某一点是否可导。本章除了介绍函数的这些根本特色外,还会进一步地解说许多其他的重要概念,如,函数的极值与最值,函数的凹凸性,函数的驻点、拐点、鞍点,多元函数的偏导数等。

了解函数的上述根本特色和相关的重要概念,能够为正李宝妹剑川白族调全集确地了解“梯度”以及“梯度下降法”打下坚实的根底。毫无疑问的是,在学习关于人工神经网络常识的进程中,最大的困难便是了解各式各样的练习学习算法,而绝大部分的练习学习算法都会触及梯度及梯度下降的概念和办法。

第3章:梯度

在绝大多数人工神经网络的练习学习算法中,梯度以及梯度下降法简直总是其最为中心的内容。

函数在某一点的梯度是一个矢量,所以本章在解说有关梯度的常识之前,特别介绍了中华精英联盟主论坛一些相关的根底常识,如,什么是自由矢量,矢量的模,矢量之间的夹角,矢量的根本运算,矢量的坐标表明法,矢量的方向角与方向余弦,等等。

本章双色球下期猜测,遇到数学就头疼,还能不能学人工智能,倍儿爽的一个最为重要的常识点是,方向导数是一个标量,而梯度是一个矢量;函数在某一点的方向导数获得最大值的方向便是函数在该点的梯度矢量的方向,函数在某一点的方向导数的最大值便是函数在该点的梯度矢量的模。

第4章:矩阵

有人把矩阵根底常识比喻为学习人工神经网络的敲门砖,此话一点不假。在人工神经网络模型中,输入数据、输出数据、模型自身的参数等简直都是以矩阵的办法来表明的,一起模型所触及的各种运算也简直都是一些矩阵运算。就拿人工神经网络编程来说,假如不事前了解矩阵相关的一些根底常识,那么就很难看懂相应的程序代码,更别提自己编写代码了。

本章会介绍矩阵的概念,常见的特别矩阵,矩阵的根本运算,比方矩阵加法、数与矩阵的乘法、矩阵乘法、矩阵转置、矩阵的初等改换等。需求留意的是,矩阵乘法具有一些特别的性质,这些性质异于咱们的思维习惯。大山之恋例如,矩阵乘法既不满意交换律,也不满意消去律,所以在学习进程中应特别当心。

神经网络核算常常会触及逆矩阵的概念和求解。求解逆矩阵的办法有许多,本章会介绍其间的一种办法,也即运用矩阵的初等改换来求解逆矩阵。不管求解逆矩阵的办法是怎样的,其核算进程都是十分繁琐的,并且矩阵的阶次越高,核算量会越大,一起也越简略犯错。好在各种求解办法的原理并不会因矩阵的阶次不同而不同,并且包含矩阵求逆在内的各种矩阵运算其实都现已有现成的程序软件来完结了,所以咱们在学习矩阵的各种运算的进程中,重要的是从概念上了解各种运算的意义,详细的核算作业都能够交给程序软件来完结。

需求要点提及的是,本章的最终一节是第9章中BPTT算法的根底,只要实在把握这节内容,才干真实了解B徐景春获奖PTT算法的推导进程。

第5章:MCP模型及感知器(Perceptron)

本章首要描绘了MCP模型(McCulloch-Pitts Model),也即所谓的人工神经元模型,它是人工神经网络的根本组成单元。MCP模型加上相应的练习算法之后便是所谓的感知器,它是最为简略的人工神经网络模型。

人们总是将某些实践运用联络在一起来学习和研讨人工神经网络,其间一种常见的运用便是办法识双色球下期猜测,遇到数学就头疼,还能不能学人工智能,倍儿爽别。办法辨认有时也称为办法双色球下期猜测,遇到数学就头疼,还能不能学人工智能,倍儿爽分类。学习人工神经网络及其运用,简直总是从电梯阻止打媳妇学习怎么运用感知器来处理线性可分的办法辨认/分薄荷露类问题开双色球下期猜测,遇到数学就头疼,还能不能学人工智能,倍儿爽始,这也是本章的首要学习内容。

办法矢量是办法的数学体现办法,其几许形状便是办法空间中的办法点。不同类别的办法点在办法空间中的散布景象是多种多样的,从理论上讲,咱们总是可孙峥峥以运用若干超曲面来对不同类别的办法点进行分隔,然后完结办法分类的意图。假如办法空间中不同类别的办法点是能够运用超平面来进行分隔的,那么相应的shxxl办法分类问题就成了简略的线性可分问题。

单个的感知器或由多个感知器并联而成的单层感知器只合适处理线性可分的办法分类问题,这就极大双色球下期猜测,遇到数学就头疼,还能不能学人工智能,倍儿爽地约束了它的运用规模。为了更好地了解线性可分性,本章还会介绍一些凸集相关的根本常识。

本章最终介绍了闻名的XOR难题,形似简略的XOR问题居然成了单层感知器无法跨越的妨碍,这因而也催生出了功能强大的多层感知器。

第6章:多层感知器(MLP)

本章首要解说MLP的结构和作业原理。MLP是一种可谓经典的人工神经网络模型。许多人以为,懂了MLP,整个人工神经网络的常识就简直算懂了一半。之所以这样讲,是由于MLP的许多原理和办法广泛地运用于许多其他的人工神经网络模型。

MLP是单层感知器的纵向扩展办法,它包含了一个输入层、若干个隐含层、一个输出层。从数学视点看,MLP表达了从输入矢量到输出矢量的某种函数映射联系。从理论上讲,一个含有隐含层的MLP便能够成为一个全能的函数生成器,而XOR难题在MLP面前只是小菜一碟。

监督练习办法是人工神经网络常常选用的一种练习办法,MLP的练习选用的也是监督练习办法。MLP所选用的详细练习算法叫做BP(Back Propagation)算法,它也是一种根据梯度下降原理的算法,所以第3章中的梯度常识将在这儿派上大用场。

本章还会双色球下期猜测,遇到数学就头疼,还能不能学人工智能,倍儿爽对MLP存在15400日元的一些问题和处理办法(这些问题和处理办法具有很大的普遍性,而不是只是针对MLP网络)进行深化的评论,首要触及练习进程中的极小值问题、学习率的选取、批量练习办法、欠拟合与过拟合现象、网络容量问题、网络拓扑挑选、收敛曲线特色、练习样本集要求等内容。

第7章:径向基函数神经网络(大内友花里RBFNN)

本章首要解说RBFNN的结构和作业原理。从数学视点看,人工神经网络在本质上看看撸便是一个函数生成器,所生成的函数映射联系一方面应该尽可能地符合各个练习样本点,另一方面更应该符合运用问题自身所隐含的输入-输出函数映射联系。

为了完结上面说到的“符合”要求,咱们能够运用一种称为插值的数学办法。插值办法有许多详细的品种,如线性插值法、多项式插值法、三角插值法等。假如一个人工神经网络所选用的插值函数是若干个径向基函数的线性组合,则这样的人工神经网络就称为径向基函数神经网络。在实践运用中,RBFNN所运用的径向基函数一般为高斯函数。本章将从插值的根本概念下手,一步一步地引出RBFNN的根本结构和作业原理。

RBFNN体现了Cover定理的根本思维:关于一个杂乱的、在低维空间体现为非线性巴兹公式可分的办法分类撸大哥问题,当咱们从该低维空间经由某种非线性改换而得到的高维空间来看待时,本来的问题很可能就转化成了一个简略的线性可分的办法分类问题。

本章还会结合RBFNN较为深化地评论一些关于办法分类的问题,如椭圆可分、双曲线可分、抛物线可分,以及办法空间的柔性切割等问题。本章最终对RBFNN的练习战略进行了介绍。

第8章:卷积神经网络(CNN)

本章首要解说CNN的结构和作业原理。CNN是近些年来享负盛名的一种人工神经网络模型,它在图像辨认方面的体现特别令人惊叹。

CNN也许是生物学启示人工智能的最为成功的比如,CNN中的某些根本概念和原理在很大程度上都学习了闻名的Hubel-Wiesel生物学试验的研讨成果。

卷积是函数之间的一种运算联系,与卷积运算十分相似的另一种运算是相关运算。需求特别指出的是,在常见的卷积神经网络模型以及软件开发渠道的库函数中,所谓的卷积运算其实并非卷积运算,而是相关运算!

卷积、卷积核、卷积窗口、特征映射图、池化运算、池化窗口、卷积级、勘探级、池化级等,这些都是CNN触及的重要概念。本章会以面部表情辨认为例,一步一步地asmer引出卷积神经网络的一般结构和作业原理。

CNN体现了三种重要的思维:稀少衔接、权值同享、等变表明。这些思维都会在本章中逐个解说。

本章最终会解说一个在实际中得到成功运用的CNN实例:LeNet-5。LeNet-5在手写体字符辨认方面体现十分超卓,它常被运用在银行体系中,用来辨认银行客户在支票上书写的内容。

第9章:循环神经网络(RNN)

本章首要解说RNN的结构和作业原理。与CNN相同,RNN近年来也十分抢眼,它在自然言语处理(Natural Language Processing, NLP)方面得到了成功且广泛的运用。不同言语之间的主动翻译、人机对话(如闻名的图灵测验)等一向便是人工智能研讨的热点问题,这些问题统归于NLP的领域。

N-Gram是NLP中常常会运用的葵百合一种言语模型,从理论上讲,N值越大,处理效果就越好。但是,受核算杂乱度及存储需求方面的约束,传统人工智能办法只能敷衍N值较小的状况,因而效果大打折扣,而新的办法多是选用循环神经网络。

假如说多层感知器或卷积神经网络像是组合逻辑电路的话,那么循环神经网络就像是时序逻辑电路。循环神经网络有别于其他神经网络的最大特色便是,当时时间的网络输出不只与当时时间的网络输入有关,还与一切曩昔时间的网络输入有关。也便是说,循环神经网络是一种有“回忆”的网络,而这种“回忆”在自然言语处理问题中有着举虞山镇漕泾足轻重的效果。

循环神经网络选用的练习算法是BPTT(Back-Propagation Through Time),它是一种梯度下降法,一起也是一种监督练习算法,每一个练习样本仍是一个<输入 等待输出="等待输出">二元组,但其最大的特色是,二元组里的输入是一个矢量序列,二元组里的等待输出也是一个矢量序列。

本章会给出循环神经网络的示例,并且会一步一步地解说怎么运用循环神经网络来处理下面所示的这个言语填空问题。

我 上班 迟到了,老板 批评了 ( )。

在此进程中,咱们会体系地学习到许多重要的概念和办法,如,词库、语料库、矢量化、独热矢量、概率散布矢量、softmax函数、穿插熵差错函数等。

LSTM(Long Short-Term Memory)模型是RNN的一种变体办法,它的呈现是为了应对所谓的梯度消失问题。本章最终一节会专门解说LSTM。

读者群

本书的方针读者为高校理工类学生,或有意及正在从事人工智能技术作业的社会人员。本书特别合适用作高等院校及训练组织的教育或参阅用书,也可供对人工神经网络感兴趣的读者自学运用。

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浅显易懂人工神经网络

作者:江永红


本书是一本解说人工神经网络原理常识的简明教程,力求使读者在最短的时间内对这些原理常识有一个明晰明晰的知道和了解。本书一共分为三个部分,第1部分介绍人工神经网络的启示源头——生物神经网络——的一些根底常识;第2部分解说学习人工神经网络所必备的一些数学根底常识;第3部分解说几种常见而典型的人工神经网络模型。

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