深度学习数学知识之数理统计

理性模型的建模和算法,经验模型的决策建模和算法,构成了目前人工智能的基础,基于学习反馈的模型构成了它的进化.学习人工智能,必须有较好的数学基础. <矩阵分析与应用第2版>电子书中总结了大量线性代数的知识,是一本很不错的书,数学专业可以跳过,主要是给工科生用的.归纳了不少论文中的解法,是做信号处理的一本很不错的工具书,建议认真学习,做电子笔记,对书的重点内容要好好研究. <矩阵分析与应用第2版>系统.全面地介绍矩阵分析的主要理论.具有代表性的方法及一些典型应用,包括矩阵代数基础.特殊

概念与理解 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22888385 一.基本变换:层.层在做什么? 神经网络由层来构建.每一层的工作内容: (动态图5种空间操作) 每层神经网络的数学理解:用线性变换跟随着非线性变化,将输入空间投向另一个空间. 每层神经网络的物理理解:通过现有的不同物质的组合形成新物质. 二.理解视角:层的行为如何完成识别任务? 数学视角:"线性可分" 这里有非常棒的可视化空间变换demo,一定要打开尝试并感受这种扭曲过程.更多内容请看Neur

卷积神经网络 http://blog.csdn.net/u010555688/article/details/24848367 https://www.toutiao.com/i6479655961521816078/ http://blog.csdn.net/u010555688/article/details/24848367 循环神经网络 https://www.toutiao.com/i6482640110192951821/ 长短时记忆网络 https://www.toutiao.co

机器学习简介: 特征向量 目标函数 机器学习分类: 有监督学习:分类问题(如人脸识别.字符识别.语音识别).回归问题 无监督学习:聚类问题.数据降维 强化学习:根据当前状态预测下一个状态,回报最大化,回报具有延迟性,如无人驾驶.下围棋 深度学习数学知识:微积分.线性代数.概率论.最优化方法 一元函数微积分: 一元函数的泰勒展开:多项式近似代替函数 一定是在某一点附近做泰勒展开的 一元微分学:导数.泰勒展开.极值叛变法则. 多元函数微积分: 偏导数:其他变量当做常量,对其中一个变量求导数. 高阶偏

不过在保持学习姿势的时候,方向要正,不能以战术上勤奋掩盖战略上的懒惰,其中数学要学好,特别是对于人工智能/机器学习/深度学习来说,现在打下的数学基础或许会令你将来身价暴涨十倍! 深度学习作为机器学习与人工智能的子集,兴起稍晚,却使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围. 对于深度学习来说,概率统计.微积分.线性代数等是基础课程,虽然算不上深奥,但是必须打好基础. 概率统计.概率统计是许多科学和工程的基础工具,可以告诉我们怎么推论. 微积分.深度学习中出现较多的一个概念就是梯度,

Q:什么是"深度学习" 对于"深度学习"这个术语,一个粗浅的定义是"主要使用深度神经网络为工具的机器学习算法".深度学习首先是一类机器学习的方法,因为它和其他机器学习方法一样允许计算机从样本中.从实例中.从数据中使用统计手段"学习"出规律来,而不用像专家系统和其他符号主义的方法一样人工定义规则.其次,深度学习不同于其他机器学习方法的地方,在于它主要的工具,或者说使用到的数学模型是深度神经网络. 虽说深度学习这个词时近几年才后起

深度学习的五个挑战和其解决方案 编者按:日前,微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士受邀作客钛媒体,分享他对深度学习挑战和解决方案的思考 ,本文为秦涛博士在此次分享的实录整理. 大家好,我是微软亚洲研究院的秦涛,今天我将分享我们组对深度学习这个领域的一些思考,以及我们最近的一些研究工作.欢迎大家一起交流讨论. 先介绍一下我所在的机器学习组.微软亚洲研究院机器学习组研究的重点是机器学习,包含机器学习的各个主要方向,从底层的深度学习分布式机器学习平台(AI的Infrastructure)到中层的深度学习.

(一)卷积神经网络 卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的. 卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为: 1.局部视觉域: 2.权值共享: 3.池化操作. 在卷积神经网络中,局部接受域表明输入图像与隐藏神经元的连接方式.在图像处理操作中采用局部视觉域的原因是:图像中的像素并不是孤立存在的,每一个像素与它周围的像素都有着相互关联,而并不是与整幅图像的像素点相关,因此采用局部视觉接受域可以类似图像的此种特性. 另外,在图像数据中存在大量的冗余数据,因此在图像处理过程中需要对这些冗余数据进行处理

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/ Author:   张俊林 TimeStamp:2014-10-3 主要对最近两年深度学习在自然语言处理的应用方法和技术进行了综述性的归纳,相关的PPT内容请参考这个链接,这里列出主要提纲. 大纲 ?深度学习简介 ?基础问题:语言表示问题 –Word Embedding –不同粒度语言单元的表示 ?字符/单字/单词/短语/句子/文档 ?值得重点关注的深度学习模型 –RAE(Recursive AutoEncoders)