简单解释神经网络是如何工作的，以及如何在Python中从头实现一个。这句话可能会让你大吃一惊:神经网络并没有那么复杂!“神经网络”这个词经常被用作流行语，但实际上它们往往比人们想象的要简单得多。这篇文章是完全针对初学者准备的，我们假设你没有任何机器学习的知

深度学习入门首推课程就是吴恩达的深度学习专项课程系列的 5 门课。该专项课程最大的特色就是内容全面、通俗易懂并配备了丰富的实战项目。今天，给大家推荐一份关于该专项课程的核心笔记！课程概述关于该深度学习专项课程，红色石头非常推荐！这个系列课程是从机器学习过渡

摘要：100行Python代码理解深度学习关键概念！他们一致认为，深度学习的关键之一就是，尽快亲自动手编写一个深度学习的模型。

在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：。假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型，而是要说明如何正确实现。我们希望能够拥有任意数

我们就训练了一个这样炫酷的神经网络，点击文章一起看下吧！购物网站上并不是所有的商店都能为顾客提供高质量的图像，相反，商家提供的图像特别小、分辨率特别低、质量也很低。为了向用户展示高质量的高分辨率图像，我们基于2018年的论文《图像超分辨率的RDN网络》，训

介绍这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络，目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此，这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。在旅程开始之前，必须采取一些预防措施来对卷积神经网络进行透视。适用于ML的

深度学习应用甚广，在诸多方面的表现，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。以前，你只能在学术论文或者大型商业公司中看到它的身影，但如今，我们已能利用自己的电脑进行深度学习计算。本文将利用深度学习和维基百科构建图书推荐系统。该推荐系统基

本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络结构图。在文章Keras入门（一）搭建深度神经网络解决多分类问题中，我们创建的DNN结构图如下：。该DNN模型由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成，每一层的神经元个数分别为

神经网络，也被称为人工神经网络，是机器学习领域中学习算法的子集，大体上借鉴了生物神经网络的概念。目前，神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域应用广泛。德国资深机器学习专家Andrey Bulezyuk说到，“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够有效

在接触其他热门变种如卷积神经网络前，我们会好好和MLP这位小朋友玩，了解他的特性，调教教导他，这样遇到其他小朋友才会有法可教，最终征服所有孩子成为孩子王啦。然而要搞好MLP也是一个漫长的过程，作为第一步，首先来了解线性分类器，并看看它是如何解决图像分类问题

当遇到任何类型的机器学习问题时，可能会有许多不同的算法可供你选择。但是在机器学习中，有一个“没有免费午餐”的定理，该定理表明，基本上没有一种机器学习算法能够对所有问题而言是最合适的。不同机器学习算法的性能很大程度上取决于数据的大小和结构。因此，除非我们直接

最先进的图像识别体系结构采用了许多附加组件来补充卷积操作。在这篇文章中，你将了解到一些能够提高现代卷积神经网络速度和精度的重要的组件。Max Pooling近年来效果最好，它以某个地区的最大像素代表该地区最重要的特征为理论基础。Dropout过度拟合是指由

来学习下如何提升你的神经网络性能吧！多用例（项目）的精确度。但是，很多时候我们构建的神经网络的准确性可能不令人满意，或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜的头号位置。并且有很多技术可以帮助我们实现这一目标，本文的目标就是向各位介绍这些技术，希望各位在本文

代价函数现在来讨论神经网络模型的代价函数。首先有如下定义：。回顾在逻辑回归中，我们使用如下代价函数：。$$J(θ) = - \frac{1}{m} \displaystyle \sum_{i=1}^m [y^{}\log + \log ] + \frac

足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而应该是多尺度，也就是multi-scale。但是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求

在社交网络上，用户每天都要使用、分享和下载图片，但是很多高清图片由于存储和带宽的压力被人为降低了画质。伴随着2K手机和4K显示屏逐渐成熟并走向市场，用户对高清画质的要求也在逐渐增加。但是高清显示一直缺乏内容，成为行业发展的痛点。所以将低分辨图片转化为高清版

从最初的 POST 直接改分再到 Python 截图识别像素点计算距离跳跃，各种各样的辅助呈出不穷，而微信方面也加强了反外挂的机制，大量的手动玩家都会被误杀了。对于之前 POST 改分的人就直接被加入黑名单，永远都是零分。这里给出一个基于深度神经网络学习的

介绍和概念自动编码器是神经网络的一种形式，它的输入数据与输出数据是相同的。他们通过将输入数据压缩到一个潜在表示空间里面，然后再根据这个表示空间将数据进行重构得到最后的输出数据。自编码器的一个非常受欢迎的使用场景是图像处理。其中使用到的小技巧是用卷积层来替换

该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。softmax函数交叉熵损失函数在先前的教程中，我们已经使用学习了如何使用Logistic函数来实现二分类问题。对于多分类问题，我们可以使用多项Logistic回归，该方法也被称之

深度学习为何如此有效仍是个谜。在本文中，我们将尝试用神经网络为我们绘制抽象的图像，然后对这些图像进行解释，以便对神秘面纱下发生的事情有更好的理解。看完这篇文章，你将学会生成一些图像，如下所示。（所有内容都少于100行PyTorch 代码。这张图片是由一个简