教你用神經網絡求解高級數學方程！ 　　本文介紹了一種利用深度學習中的神經機器翻譯（NMT）技術求解方程問題的方法和系統，該系統展示了深度學習應用在更廣泛領域的潛力。 　　Facebook AI建立了第一個可以使用符號推理解決高級數學方程的AI系統。通過開發一種將復雜數學表達式表示為一種語言 ...

難度等級：14518分，確實是超級難，一般的專家級的4000左右分就非常難了。 解題路徑： 解完題后為： ...

摘要： 本文介紹了創建神經網絡時使用的多種優化器，並講述了如何使用優化器讓訓練網絡更快。 通過使用Numpy來創建神經網絡，讓我意識到有哪些因素影響着神經網絡的性能。架構、超參數值、參數初始化，僅是其中的一部分，而這次我們將致力於對學習過程的速度有巨大影響的決策，以及所獲得的預測 ...

equations》 《物理信息神經網絡：求解非線性偏微分方程正反問題的深度學習框架》 作者： M. ...

神經網絡最基本的知識可以參考神經網絡基本知識，基本的東西說的很好了，然后這里講一下神經網絡中的參數的求解方法。 注意前一次的各單元不需要與后一層的偏置節點連線，因為偏置節點不需要有輸入也不需要sigmoid函數得到激活值，或者認為激活值始終是1. 一些變量解釋： 標上“”的圓圈被稱為 ...

autograd 及Variable Autograd: 自動微分 　　autograd包是PyTorch中神經網絡的核心, 它可以為基於tensor的的所有操作提供自動微分的功能, 這是一個逐個運行的框架, 意味着反向傳播是根據你的代碼來運行的, 並且每一次的迭代運行都可能不 ...

反向傳播算法(Back Propagation)分二步進行，即正向傳播和反向傳播。這兩個過程簡述如下： 1．正向傳播 輸入的樣本從輸入層經過隱單元一層一層進行處理，傳向輸出層；在逐層處理的過程中。 ...

來源 偶然翻了一下微博，發現了@愛可可-愛生活老師轉的，Hinton教授今年六月末在劍橋的一個講座。 視頻度娘鏈接：http://pan.baidu.com/s/1eQjj0rS 整個講座前 ...