关于BP神经网络的大牛的论述

最新推荐文章于 2024-06-02 09:38:47 发布
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本文汇总了两个技术博主的相关链接：一位是高中辍学但成就显著的技术专家Denny，另一位是昵称为斗大的熊猫的技术博主。通过这些链接可以访问到他们的个人网站或GitHub页面。

https://github.com/dennybritz       高中辍学的denny大牛啊，还是读英文吧


http://blog.topspeedsnail.com/page/2  斗大的熊猫 大牛



[Python人工智能] 一.TensorFlow环境搭建及神经网络入门
杨秀璋的专栏
11-28 4万+
从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法，主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~同时自己也是人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。
神经网络和机器学习基础入门分享
杨秀璋的专栏
11-03 1万+
最近在做知识图谱实体对齐和属性对齐中，简单用了下Word2vec谷歌开源代码。本文主要讲述了机器学习的一些入门知识以及神经网络的基础概念，同时引入了很多例子进行讲解。 机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律)，并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。希望对大家有所帮助~
深度学习、卷积神经网络的一些文章和牛人
SnailTyan
12-22 3303
深度学习、卷积神经网络的一些文章和牛人
图神经网络研究最新进展 斯坦福大牛Jure Leskovec的报告【2019-11-12】.zip
11-12
斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展, Jure是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌学术搜索（Google Scholar）上，Jure拥有接近4.5万的论文引用数量，H指数为84。以上意味着他在人工智能研究领域占有举足轻重的地位。
如何只用NumPy码一个神经网络
weixin_34357928的博客
10-29 348
选自Towards Data Science作者：Piotr Skalski机器之心编译参与：高璇、张倩Keras、TensorFlow、PyTorch 等高级框架可以帮助我们快速构建复杂模型。深入研究并理解其中的理念很有价值。不久前，本文作者发表了一篇文章（参见《资源 | 来自独秀同学的深度网络数学笔记，还不快收藏？》），简明扼要地解释了神经网络的工作原理，但那篇文章偏向于数学理论知识。所以作者...
总结一下国内搞机器学习和数据挖掘的大牛
chinaliping的专栏
06-06 2561
之前自己一直想总结一下国内搞机器学习和数据挖掘的大牛，但是自己太懒了。所以没搞...最近看到了下面转载的这篇博文，感觉总结的比较全面了。     个人认为，但从整体研究实力来说，机器学习和数据挖掘方向国内最强的地方还是在MSRA，那边的相关研究小组太多，很多方向都能和数据挖掘扯上边。这里我再补充几个相关研究方向的年轻老师和学者吧。 蔡登：http://www.cad.zju.edu.cn/ho
探索深度神经网络的巨匠：Awesome_DNN_Researchers 项目揭秘
最新发布
gitblog_00046的博客
06-02 577
探索深度神经网络的巨匠：Awesome_DNN_Researchers 项目揭秘 项目介绍 在人工智能的浩瀚星空中，有一颗璀璨的星群——Awesome_DNN_Researchers，它致力于搜集并介绍那些为深度神经网络（DNN）领域做出卓越贡献的研究者们。这个开源项目不仅是对大师们的致敬，也是为研究者、开发者和学习者搭建的一座桥梁，让大家能够更亲近地了解这些推动现代AI发展的智者及其成就。 项目...
深度神经网络和反向传播,双向传播的神经网络
super67269的博客
08-31 973
下面我尽可能地用简单的语言来阐述下我的看法（叙述中假设你已经大致知道什么是深度学习和神经网络：大数据和高性能计算在如今的互联网时代，都让神经网络有了前所未有的“更深”的可能，一批新方法被发明出来（DenoiseAutoencoder、图像识别中，他提出了利用RBM预训练的方法。几年后人们发现？3，抛砖引玉。在这个框架下？...
手把手入门神经网络系列(1)_从初等数学的角度初探神经网络
寒小阳
11-29 3万+
作者： 龙心尘&&寒小阳 时间：2015年11月。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/longxinchen_ml/article/details/50082873, 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处，谢谢。开场先扔个段子 在互联网广告营销中，经常会有这样的对话： 问：你们的人群标签是什么样的？ 答：我们是专门为您订制的look-alike标签！
神经网络通俗讲，麻瓜变大神(三)-卷积神经网络
u011311291的博客
05-10 507
其实CNN（网络）很简单，先上图: 可以看到，MLP和CNN之间的差别其实就是CNN多了一层CONV(卷积层)和一层POOLING（池化层）。 那么这两层有什么作用呢？ 其实卷积池化完全可以是看作网络自动帮你提取特征的过程，那么如何理解这个特征提取呢？ CONV卷积的计算,其实很简单： 有几个元素: 1.filter,可以理解为对一张图像提取特征的助手，这里为(2*2)大小，500...
BP神经网络研究
12-20
洪灾灾情预测是保险公司财产保险防灾减损工作的重要内容，它有效地预测出受灾的地区和强度，对于财产 保险的费率制定、有效预防、及时施救和防灾预案编制有举足轻重的指导意义
机器学习相关
chinaliping的专栏
05-21 3771
牛人主页（主页有很多论文代码） Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grau
【GitHub开源】BP神经网络分类C++实现
qq_40440846的博客
06-22 2050
笔者第一篇博客，在此分享下最近编写的BP神经网络分类算法，代码已全部开源（GitHub下载地址），运行环境Ubuntu，结合OpenGL实现了训练过程的可视化
盘点ML/DL领域国外和国内的顶级大牛
我是天才很好
11-29 3564
人物简介 （牛1）Geoffrey Hinton 杰弗里·辛顿 Geoffrey Hinton，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”，他曾获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，并且为多伦多大学的特聘教授。 现在的Hinton：一半归多伦多大学，一半归Google大脑。 （牛2）Yann LeCun 延恩·勒昆 YannLeCun是个法国人，辛顿的学生。他是纽约大学终身教授，还是纽约大学数据科学...
当今世界最NB的25位大数据科学家
热门推荐
我和我追逐的梦~~~
09-20 5万+
在大数据技术飞速发展的今天，谁才是我们大数据科研与工业界中最有威望的科学家呢？下面我们来进行梳理，共罗列了25位当今世界，无论是在学术与工业界都产生巨大影响的数据科学家（Data Scientists）。他（她）们推动了整个领域的发展，毫无疑问，无论是在学术界还是还工业界，他（她）们都是一座座山顶式的人物。他（她）们是我们这些从事大数据产业发展的榜样。
斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展（有PPT下载）
AMiner2006的博客
11-13 1940
作者：学术君 昨日，除了刷屏的“双十一”与AAAI开（放）奖（榜），斯坦福大牛Jure Leskovec正好到访清华，学术君的朋友圈是一片喜气洋洋呐…… Jure Leskovec有多火，来张现场图瞅瞅…… Jure Leskovec有多厉害？ 图网络领域的大牛Jure Leskovec，是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE ...
深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述
csyhhb的专栏
06-02 2893
摘要：最新的《Nature》杂志专门为“人工智能 + 机器人”开辟了一个专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了LeCun、Bengio和Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的上半部分。 【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年
深度学习中的大牛
lzrtutu的博客
11-09 3305
学术圈的大牛们
机器学习系列2 BP神经网络＋代码实现
zhengmingzhang的博客
11-04 4万+
神经网络简单的说，就是用一种层次化的方式将一堆简单的函数在顶层堆叠在一起，形成一个复杂的非线性函数，以此表达输入与输出之间的关系。 本文结构：               1.介绍构成神经网络的基本单元：神经元               2.介绍三层神经网络的实现过程：前向传播、损失函数的计算、反向传播、梯度下降算法，并使用python分步实现   一、神经网络的基本单元：神经元  ...
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