来自Gabriel Peyré讲述的《神经网络数学基础》,值得关注!

• Empirical Risk Minimization • Perceptrons • Optimization • Convolutional Networks • Residual Networks • Transformers

成为VIP会员查看完整内容
81

相关内容

人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。 最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。
【干货书】深度学习数学:理解神经网络,347页pdf
专知会员服务
262+阅读 · 2022年7月3日
《机器学习的最优传输》教程,63页PPT
专知会员服务
61+阅读 · 2022年4月30日
【PAISS 2021 教程】概率散度与生成式模型,92页ppt
专知会员服务
33+阅读 · 2021年11月30日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
不可错过!华盛顿大学最新《生成式模型》课程,附PPT
专知会员服务
63+阅读 · 2020年12月11日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
172+阅读 · 2020年5月6日
下载 | 512页教程《神经网络与深度学习》,2018最新著作
机器学习算法与Python学习
49+阅读 · 2019年1月6日
Deep Learning(深度学习)各种资料网址
数据挖掘入门与实战
11+阅读 · 2017年10月31日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年6月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月16日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
14+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】深度学习数学:理解神经网络,347页pdf
专知会员服务
262+阅读 · 2022年7月3日
《机器学习的最优传输》教程,63页PPT
专知会员服务
61+阅读 · 2022年4月30日
【PAISS 2021 教程】概率散度与生成式模型,92页ppt
专知会员服务
33+阅读 · 2021年11月30日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
不可错过!华盛顿大学最新《生成式模型》课程,附PPT
专知会员服务
63+阅读 · 2020年12月11日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
172+阅读 · 2020年5月6日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年6月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月16日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
14+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
63+阅读 · 2020年7月2日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
微信扫码咨询专知VIP会员