人工智能

使用JavaScript搭建神经网络——Synaptic.js

目前神经网络方面用得最广的无疑是Python,但搭建Python的环境还是一个问题,因为本身Python就有版本2和版本3的区分,又有各个依赖包(所以,需要使用conda配置各个Python环境)。但JavaScript则不存在这个问题,只需要有node和浏览器就可以进行学习和使用。 而且随着技术的发展,未来智能是要嵌入到各个设备、并且需要即时响应的,比如网页浏览,如果可以直接在网页上完成神经网络的训练,一方面提高响应速度,另一方面又降低了服务器的消耗。所以,学习使用js搭建小型的神经网络很有必要。 今天我们使用开源js库——synaptic.js来搭建一个简单的神经网络——解决异或问题(XOR)的神经网络。 神经网络基础知识 首先温习一下神经网络的基础知识。神经网络的基础单元是神经元。 神经元就像是一个函数,又称激活函数,输入数据,然后给出输出结果。神经元有很多类型,我们使用sigmoid神经元,亦即一个特定的函数。

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机器学习

【转载】机器学习算法的基本知识(使用Python和R代码)

原文地址:http://yanqiangmiffy.github.io/2017/07/26/Python28-机器学习算法的基本知识(使用Python和R代码)/ 作者:致Great 本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法)。文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题。 引言 Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化。-Eric Schmidt (Google Chairman) 我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期——计算从大型主机到PC移动到云计算的时期。 但是使这段时期有意义的不是发生了什么,而是在未来几年里我们的方式。 这个时期令像我这样的一个人兴奋的就是,

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翻译

【译文】学习深度学习的四个步骤

原文地址(访问需fq。。。) 首先,如果你需要了解一些关于深度学习的基本信息,或者需要了解为什么深度学习会对未来有如此巨大的影响的话,请先看一下Andrew Ng的讲解视频: Andrew Ng: Deep Learning, Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning(访问需fq去youtube,关注“金融与机器学习”公众号,回复“视频66”,获取国内视频) 第00步: 机器学习基础 (可选但强烈推荐) 如果不了解机器学习,可以从Andrew Ng在Coursera上的机器学习公开课开始学习(国内的网易公开课上有Andrew Ng授课时的版本,相对较难一点,

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转载

【转载】人工智能步入金融领域的主流玩法

目前金融机构的主流玩法有四种: 投资银行和卖方研究尝试自动报告生成; 金融智能搜索; 公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易; 财富管理公司在探索智能投顾方向。 1 自动生成投研报告靠谱吗? 在投资银行的投行业务与证券研究业务中涉及大量的固定格式的报告撰写工作,如招股说明书中的部分章节,研报,以及投资意向书。这些报告撰写需要大量的投行初级员工进行长时间枯燥繁琐的数据罗列、整理、反复Copy-Paste工作。 目前,自动报告生成主要运用自然语言处理(NLP)中的两种技术: 自然语言理解(NLU):将日常话语消化理解,并转化为机器可后续处理的结构; 自然语言生成(NLG):将由机器拆分好的结构化数据以人们能看懂的自然语句表达出来。 我们可以将这两种技术理解看成对日常对话这一原料的拆分加工和整装成可理解的自然语句——最终产品。 然而真正生成报告还需要利用以上技术完成3个步骤: 1.处理海量异构数据 将投行分析师需要阅读的年报,彭博新闻社的实时新闻以及数据,

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