机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（上）-低调大师

机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（上）

2018-04-14 641

在这篇文章中，我想与大家分享8个神经网络体系结构，我相信任何一个机器学习的研究人员都应该熟悉这一过程来促进他们的工作。

为什么我们需要机器学习?

机器学习对于那些对人类来说太复杂而不能直接编码的任务是必需的。有些任务非常复杂，因此人类不可能明确地计算出所有细微差别并对其进行编码，这是不切实际的。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法通过探索数据并搜索一个能够实现程序员设定的模型来解决这个问题。

我们来看看这两个例子：

编写解决问题的程序非常困难，例如在一个混乱的场景中，新的光照条件下，从一个新颖的视角来识别三维物体。我们不知道要写什么程序，因为我们不知道它是如何在我们的大脑中完成的。即使我们知道如何去做，这个程序可能会非常复杂。
很难编写一个程序来计算信用卡交易欺诈的可能性。可能没有任何既简单又可靠的规则。我们需要结合大量的弱规则。欺

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交易系统架构

一直以来表达能力都是自己的短板，不知道如何分享出自己觉得比较好的设计，所以决定好好的整理一下这几年使用的架构，以一种更加简单、清晰的思路将之前工作中的系统设计分享给大家。这是第一篇，后面会持续分享。本博客主要从架构层面讨论交易系统的设计，不涉及细节。细节内容可以参考《交易体系-交易、支付、物流、退款退货》一主要内容本博客主要从以下几个方面讲述交易系统架构：交易系统的业务域是什么？即交易系统应该负责那些内容。面对多样性的业务场景，交易系统如何承接他们？即交易系统的业务扩展性如何保证。交易系统的复杂性问题，以及如何处理，特别是业务、系统解耦问题。事件驱动流程。简述高并发与高可用技术。二交易首先我们聊聊什么是交易，以及交易系统的业务域。 1. 概念交易是一种行为：是buyer在某一时间以某一价格购买了seller的一个或多个商品。现实世界中，这种行为是价值的交换；系统中，这种行为产生的是订单。订单是一种契约：这种契约要求买卖双方按照订单的内容进行履约。以实物商品交易为例，buyer需要付钱契约才有效，seller需要将商品寄送给buyer。交易至少涉及以下模型：买家...

2018-04-15

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上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。 3.递归神经网络为了理解RNN，我们需要对序列建模进行简要概述。将机器学习应用于序列时，我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列; 例如，将一系列声压转换成一系列的单词。当没有单独的目标序列时，我们可以通过尝试预测输入序列中的下一项来获得教学信号。目标输出序列是提前1步的输入序列。这似乎比试图预测来自其他像素的图像中的一个像素或来自图像的其余部分的图像的一个像素更自然。预测序列中的下一个术语模糊了有监督学习和无监督学习之间的区别。它使用专为监督学习而设计的方法，但它不需要单独的教学信号。无记忆模型是完成这项任务的标准方法。具体而言，自回归模型可以使用延迟打拍的方法从固定数量的前一项中预测下一项，并且前馈神经网

2018-04-15

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。