CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的对比，以及各种组合方式。CNN网络中全连接层特征描述图片，特征与LSTM输入结合。并不是所有的视频 图像包含确定分类信息RNN用于确定哪些frame 是有用的对有用的图像特征 融

今天，吴恩达的深度学习系列课程最后一课上线了！去年6月，吴恩达宣布deeplearning.ai创业项目，8月，该项目揭晓：一套由5门课组成的深度学习系列课程——Deep Learning Specialization，旨在推广普及深度学习知识。前3门课程

未来十年，那些最强大的公司必将是现阶段的创业公司。这些创业公司不仅拥有当下大型科技巨头所不具备的特殊的数据集，并且还在利用这些数据集训练自己的神经网络模型，使得产品的性能获得了极大的提升。这种状态将一直持续，直到下一个范式转变，大众技术获得突破。这种突破不

YOLO全名You only look once，是一个用于摄像头的实时目标检测系统。它能分辨出6000种物体，可在Titan X显卡上以40-90FPS的帧率处理视频。不过，YOLO所输出的置信度数值，并非针对它所要识别的目标，而是目标框形状的契合程度。

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习第二章节的第四

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所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“的神经网络是由具有适应性简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。BP神经网络一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。神经元

智能手机技术正迎来摩尔定律的发展瓶颈，移动处理器的性能增长越来越慢，但用户对计算能力的需求增速却并未减缓，甚至在人工智能、大数据、物联网等兴起后，对计算能力、计算功耗和计算成本反而有了新的要求。目前单纯的CPU或GPU性能已经无法满足新型运算的需求，而随着

人类不会每听到一个句子就对语言进行重新理解。看到一篇文章时，我们会根据之前对这些词的理解来了解背景。我们将其定义为记忆力。这就是循环神经网络发挥作用的地方。循环神经网络在深度学习领域非常热门，因此，学习循环神经网络势在必行。我们总是习惯用高级Python库