机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（下）-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（下）

2018-04-14 691

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

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机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（上）

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

2018-04-14

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为了迎接更好的自己。过去的止步不前程序员最反感别人没写文档，最不喜欢自己写文档。我一直很认同技术人员应该持续写技术文章，可以总结经验，打造个人品牌，等等。但加上公司内部分享，实际也没写多少篇，这可能也是很多技术人员的通病吧。对我个人来说，没有坚持写首先是时间因素。并不是真的没有一点时间，而是时间管理任务规划的问题。对自身认知不足，制定了太多没想清楚的计划。经常键盘一敲，这个月要写三篇技术分享，洋洋洒洒做了一堆计划很有满足感，好像已经成功了一半。但做计划时没规划好落地细节，比如什么时候写，写什么方向的内容。总有更紧急的事情要做，于是转眼就一个月过去了，没写的等以后再写吧。很快，一年也过去了。其次，有时想真正沉下心写点东西，又没有什么特别想写的内容。个人也看了很多别人的技术文章，像复杂系统的介绍，各种开源产品的使用心得、架构、源码分析

2018-04-14

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