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RNN CNN 機(jī)器學(xué)習(xí)

Berwin / 3235人閱讀

摘要：監(jiān)督學(xué)習(xí)里典型的例子就是。這聽(tīng)起來(lái)似乎有點(diǎn)不可思議，但是在我們自身認(rèn)識(shí)世界的過(guò)程中很多處都用到了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。增強(qiáng)學(xué)習(xí)背后的人工智能深度學(xué)習(xí)原理初探

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深度學(xué)習(xí)官方


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RNN

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本文主要的 reference 是 Google Brain 的 Chris Olah 和 Shan Carter 所寫的關(guān)于注意力機(jī)制和RNNs 的 Blog, 原文里有非常漂亮的動(dòng)態(tài)圖，想看英文的讀者推薦直接閱讀原文。另外Olah的blog超級(jí)贊，可以說(shuō)是必看。
Citation: Chris Olah & Shan Carter, “Attention and Augmented Recurrent Neural Networks”, Distill, 2016.
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贊多多
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待看

RNN入門
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深度學(xué)習(xí)筆記整理
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Deep Learning（深度學(xué)習(xí))整理，RNN,CNN,BP
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一文讀懂 CNN、DNN、RNN 內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)區(qū)別
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TensorFlow人工智能引擎入門教程之九 RNN/LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)使用
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從RNN到LSTM
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Deep learning：四十九(RNN-RBM簡(jiǎn)單理解)
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關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你所應(yīng)知道的一切都在這里了
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Tensflowcnn
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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)的常用方法，主要分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)。監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是人們常說(shuō)的分類，通過(guò)已有的訓(xùn)練樣本（即已知數(shù)據(jù)以及其對(duì)應(yīng)的輸出）去訓(xùn)練得到一個(gè)最優(yōu)模型（這個(gè)模型屬于某個(gè)函數(shù)的集合，最優(yōu)則表示在某個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則下是最佳的），再利用這個(gè)模型將所有的輸入映射為相應(yīng)的輸出，對(duì)輸出進(jìn)行簡(jiǎn)單的判斷從而實(shí)現(xiàn)分類的目的，也就具有了對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的能力。在人對(duì)事物的認(rèn)識(shí)中，我們從孩子開(kāi)始就被大人們教授這是鳥(niǎo)啊、那是豬啊、那是房子啊，等等。我們所見(jiàn)到的景物就是輸入數(shù)據(jù)，而大人們對(duì)這些景物的判斷結(jié)果（是房子還是鳥(niǎo)啊）就是相應(yīng)的輸出。當(dāng)我們見(jiàn)識(shí)多了以后，腦子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，這就是訓(xùn)練得到的那個(gè)（或者那些）函數(shù)，從而不需要大人在旁邊指點(diǎn)的時(shí)候，我們也能分辨的出來(lái)哪些是房子，哪些是鳥(niǎo)。監(jiān)督學(xué)習(xí)里典型的例子就是KNN、SVM。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（也有人叫非監(jiān)督學(xué)習(xí)，反正都差不多）則是另一種研究的比較多的學(xué)習(xí)方法，它與監(jiān)督學(xué)習(xí)的不同之處，在于我們事先沒(méi)有任何訓(xùn)練樣本，而需要直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。這聽(tīng)起來(lái)似乎有點(diǎn)不可思議，但是在我們自身認(rèn)識(shí)世界的過(guò)程中很多處都用到了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。比如我們?nèi)⒂^一個(gè)畫展，我們完全對(duì)藝術(shù)一無(wú)所知，但是欣賞完多幅作品之后，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點(diǎn)，哪些更寫實(shí)一些，即使我們不知道什么叫做朦朧派，什么叫做寫實(shí)派，但是至少我們能把他們分為兩個(gè)類）。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在于把相似的東西聚在一起，而我們并不關(guān)心這一類是什么。因此，一個(gè)聚類算法通常只需要知道如何計(jì)算相似度就可以開(kāi)始工作了。k-means
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github增強(qiáng)學(xué)習(xí)augmented
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DeepMind背后的人工智能：深度學(xué)習(xí)原理初探
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