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162. 被浏览. 23,168. 5 个回答. 默认排序. 止于至善. 既然选择远方，便只顾风雨兼程. 19 人赞同了该回答. 对于特定应用方向来说，没有最好的算法，只有最适合的算法。 SVM，Adaboost，ANN（deap learning）都是被学术界验证过的方法。 尤其后两者被大量应用于工业界的实际产品中，并取得很好的效果。 SVM最近有些沉寂，主要是因为它的 非线性模型 优化过程对计算和存储性能要求太高，而线性模型性能又不够好。 编辑于 2013-04-18 21:51. 张皓. 机器学习 计算机视觉 | 个人主页 http://t.cn/EL6QPsx. 9 人赞同了该回答. 神经网络, 或者连接主义 (connectionism)的发展主要经历了以下六个阶段:
数学领域里面四个比较有名的期刊分别是：. 数学年刊：Annals of Mathematics，官方链接： Annals of Mathematics, Journal. 数学新进展 ：Inventiones mathematicae，官方链接：. https://www. springer.com/journal/22. 2. 数学学报 ：Acta Mathematica，官方链接： Acta Mathematica. 美国数学会杂志 ...
2021年1月21日 · 人工神经网络基础. 如何最简单、通俗地理解ANN算法？ 关注者. 6. 被浏览. 20,467. 1 个回答. 默认排序. 乎乎大睡. 程序员，IT码农，人工智能行业. 14 人赞同了该回答. 先讲述一个概念：多层前馈神经网络（Multilayer Feed-Forward Neural Network） 如图所示，有输入层（input layer）,隐藏层（hidden layer）,输出层（output layer ） 一、每层由单元（unit）组成. 二、输入层由 训练集 的实例 特征向量 传入. 三、每个结点都有权重（weight）传入下一层，一层的输出是下一层的输入。 （根据生物学上的定义，每个单元成为 神经结点 ） 四、以上成为两层神经网络（输入层不算）
近似最近邻方法，也就是approximate nearest neighbor（ANN）。 ANN算法很多，当前最优的ANN算法基本上都是基于图（graph）的算法。 Annoy（Spotify开源的ANN库）的作者 Erik Bernhardsson 做了一个 ANN-benchmarks 。
2019年11月6日 · ANN一般用同步电路来实现 ，典型的数据密集型计算，主要任务就是分析数据流，研究怎么合理的调度和复用，用更加高效的方式完成矩阵乘法。 换句人话来说，ANN电路就像工业流水线，每一道工序是一次矩阵乘法或者激活函数计算。 比如前一级神经元的数据一起进来，在某物理空间与权重完成乘法，这是一道工序。 然后乘完的结果一起输出到激活函数，完成一次非线性运算，这又是一道工序。 再然后这些数据再去另一个物理空间，与另外一些权重再完成一次乘法，就这么一级一级的下去了，数据流一致而有序。 而 SNN则是典型的异步电路 ，大部分电路平时在划水，有事件进来时，部分神经元发出脉冲序列，再完成加权计算。 不同神经元发出的脉冲并不一定同时到达计算权重乘法的物理空间。 为什么这么做，我们下面再讨论 。 2.
2020年5月16日 · 21. 被浏览. 142,639. 3 个回答. 默认排序. CS Conference. 公众号同名，内容更新更全 (投稿交流群+会议截稿+期刊专刊) 19 人赞同了该回答. NeurIPS，全称Annual Conference on Neural Information Processing Systems，是机器学习领域的顶级会议，与ICML，ICLR并称为机器学习领域难度最大，水平最高，影响力最强的会议！ NeurIPS是CCF 推荐A类会议，Core Conference Ranking推荐A*类会议，H5 index高达278！ NeurIPS是由连接学派神经网络的学者于1987年在加拿大创办，后来随着影响力逐步扩大，也曾移师美洲、欧洲等地举办。
这是一个古典概型的问题（每一种放法是一个基本事件），要考虑样本空间和待求解事件的样本数。样本空间的样本数： 样本空间的样本数是 N^{n} 个，就是每一个球都有N中方法，一共有n个球，就把N乘n次。这样看来似乎没有什么可以挖掘的地方，但是之后会进行的思考会深入看待这个问题。
