2022年01月 机器学习-人工神经网络 黄海广 副教授 2 本章目录 01 发展历史 02 感知机算法 03 BP算法 3 1.人工神经网络发展历史 01 发展历史 02 感知机算法 03 BP算法 4 1.人工神经网络发展历史 发展历史 1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型， MP模型 神经元数学模型 神经元数学模型 神经元生理结构 输入层 输出层 隐藏层 5 1.人工神经网络发展历史 1960年代，人工网络得到了进一步地发展 感知机和自适应线性元件等被提出。 M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神 经网络的局限性，指出了感知机不能解决 非线性问题，这极大影响了神经网络的研 究。 单层感知机的数学模型  1 w b 2 w iw N w 1x 2x ix ෍ ?=1 ? ???? + ? 6 1.人工神经网络发展历史 1982年，加州理工学院J.J.Hopfield 教授提出了Hopfield神经网络模型 ，引入了计算能量概念，给出了网 络稳定性判断。 离散Hopfield神经网络模型 1T 2T IT N T … … 1x 2x ix nx 7 1.人工神经网络发展历史 1986年，Rumelhart和 McClelland为首的科学家提出了

星际争霸与人工智能 阿里巴巴认知计算实验室 龙海涛 Why StarCraft? Challenge Problems for Artificial Intelligence Imperfect Information Huge State and Action Space Long-Term Planning Temporal and Spatial Reasoning

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 ……………………………………………… 7 4.1 针对人工智能内生安全风险 ………………………… 7 4.2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… ……………………………… 15 目 录- 1 - 人工智能安全治理框架 人工智能是人类发展新领域，给世界带来巨大机遇，也带来各类风险挑战。 落实《全球人工智能治理倡议》，遵循“以人为本、智能向善”的发展方向，为 推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合

链滴 pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd forward(input) 方法，该方法返回 output。 例如： 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。 神经网络的典型训练过程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小)； 5. 将梯度反向传播回网络的参数； 将梯度反向传播回网络的参数； 6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight = weight - learning_rate * gradient 原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 定义网络 开始定义一个网络： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn

全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any 1.2 导入样本数据 7 2 构建神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1 基本网络结构 11 2.2 使用 cuda 来训练网络 13 3 更完善的神经网络 . . . . . . . . [https://dezeming.top/] 找到最新版。对 书的内容建议和出现的错误欢迎在网站留言。 0.1 本书前言 尽管各种关于神经网络 python 实战的资料已经很多了，但是这些资料也各有优点和缺点，有 时候也很难让新手有比较好的选择。 当我们明白何为“神经网络”，何为“反向传播”时，我们就已经具备了开始搭建和训练网络 的能力。此时，最好的方法就是给我们一个由简及难的程序示例，我们能够快速搭建出一个网络，

卷积神经网络 主讲人：龙良曲 Convolution Moving window Several kernels Animation https://medium.freecodecamp.org/an-intuitive-guide-to-convolutional-neural- networks-260c2de0a050 Notation Input_channels: Kernel_channels:

1 2023年03月 深度学习-卷积神经网络 黄海广 副教授 2 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络简介 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 本章目录 3 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 本章目录 4 计算机视觉 图像获取 提取二维图像 一张图片数据量是64×64×3，因为每张图片都有3个颜色通道。 如果计算一下的话，可得知数据量为12288 12 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 本章目录 13 深层神经网络和卷积神经网络 Input Layer Hidden Layers Output Layer a[4] X Ŷ a[1] 1 a[1] 2 3 a[3] n 进行卷积计算，处理大量特征 14 深层神经网络和卷积神经网络 15 卷积神经网络 深度学习=表示学习+浅层学习 16 多层卷积能抽取复杂特征 浅层学到的特征为简单的边缘、角 点、纹理、几何形状、表面等 深层学到的特征则更为复杂抽象，为狗 、人脸、键盘等等 17 边缘检测 神经网络的前几层是通常检测边缘 的，然后，后面的层有可能检测到 物体的部分区域，更靠后的一些层

1 2023年03月 深度学习-深层神经网络 黄海广 副教授 2 神经网络的概念 3 神经网络的概念 ? 1 = ?1 1 ?2 1 ?3 1 4 神经网络的概念 我们不将输入层 看作一个标准的 层。 ? 1 = ?1 1 ?2 1 ?3 1 5 ?1 1 ?2 1 ?3 1 ?4 1 = . . . ?1 ሾ1]?. . . ሾ1]?. . . . . . ?4 ሾ1]?. . . ? 1 ∗ ฑ ?1 ?2 ?3 ????? + ?1 1 ?2 1 ?3 1 ?4 1 ? 1 2.神经网络的向量化 6 3.激活函数 Sigmoid函数 ? = ?(?) = ?(?) = 1 1+?−? 当? ? 大于等于0.5时，预测 y=1 当? ? 小于0.5时，预测 y=0 反向传播算法 总结 20 5.深层神经网络 a[1] 1 a[1] 2 a[1] 3 输入层 隐藏层 输出层 X = A[0] a[1] 4 a[2] A[1] A[2] X Ŷ 这是一个隐藏层的神经网络，当 我们算神经网络的层数时，我们 不算输入层，我们只算隐藏层和 输出层。 左边这个网络是两层神经网络。 21 5.深层神经网络 x[2] x[3] x[1]

提纲 4 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 提纲 5 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 外卖订单智能调度系统发展历程 6 人工派单模式 • 调度员根据订单地址和骑士 位置来进行订单分配 • 人力调度派单峰值为每人 800单/天 方差 • 稀疏特征：采用one-hot编码，各个菜品、商户、周几等作为特征维，构造稀疏特征 • 降维：PCA降维，减少内存消耗并一定程度上避免过拟合 模型 • DNN模型 - DNN深度神经网络学习；通过引入非线性映射，并包含多层感知器，海量的出餐时间训练数据，DNN 更好地学习自身有用的特征 - DNN对特征工程要求较低，自身可以学习有用的特征，PCA降维影响较小，但时间复杂度较高 提纲 16 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 调度系统 智能调度系统的分析监控 17 • 真实再现调度场景细节 • 回溯定位异常调度原因，诊断调试算法 • 实时获取调度监控指标 • 及时预警引入人工干预 • 精准模拟实际订单分布情况 • 有效评估调度算法的改进效果 • 合理划分物流范围 • 节省调度运力，提升商户配送能力