教你用神经网络求解高级数学方程！ 　　本文介绍了一种利用深度学习中的神经机器翻译（NMT）技术求解方程问题的方法和系统，该系统展示了深度学习应用在更广泛领域的潜力。 　　Facebook AI建立了第一个可以使用符号推理解决高级数学方程的AI系统。通过开发一种将复杂数学表达式表示为一种语言 ...

难度等级：14518分，确实是超级难，一般的专家级的4000左右分就非常难了。 解题路径： 解完题后为： ...

摘要： 本文介绍了创建神经网络时使用的多种优化器，并讲述了如何使用优化器让训练网络更快。 通过使用Numpy来创建神经网络，让我意识到有哪些因素影响着神经网络的性能。架构、超参数值、参数初始化，仅是其中的一部分，而这次我们将致力于对学习过程的速度有巨大影响的决策，以及所获得的预测 ...

equations》 《物理信息神经网络：求解非线性偏微分方程正反问题的深度学习框架》 作者： M. ...

神经网络最基本的知识可以参考神经网络基本知识，基本的东西说的很好了，然后这里讲一下神经网络中的参数的求解方法。 注意前一次的各单元不需要与后一层的偏置节点连线，因为偏置节点不需要有输入也不需要sigmoid函数得到激活值，或者认为激活值始终是1. 一些变量解释： 标上“”的圆圈被称为 ...

autograd 及Variable Autograd: 自动微分 　　autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...

反向传播算法(Back Propagation)分二步进行，即正向传播和反向传播。这两个过程简述如下： 1．正向传播 输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理，传向输出层；在逐层处理的过程中。 ...

来源 偶然翻了一下微博，发现了@爱可可-爱生活老师转的，Hinton教授今年六月末在剑桥的一个讲座。 视频度娘链接：http://pan.baidu.com/s/1eQjj0rS 整个讲座前 ...