欲速览无限风光，必攀险峰；欲速抵山底幽谷，则必滚陡坡。这滚山坡的道理，其实就是梯度递减策略，而梯度递减策略，则是BP算法成功背后的“男人”。想知道为啥，来一探究竟呗！当风光不再时，辛顿和他的研究方向，逐渐被世人所淡忘。这被“淡忘”的冷板凳一坐，就是30年。

TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。如果您不了解图像识别的基本概念，将很难完全理解本文的内容。图像分类的子集是对象检测，对象的特定实例被识别为某个类如动物，车辆或者人类等。由于

如今，深度学习正在全世界范围内提供最先进的成果。毫无疑问，它已成为迄今为止的突出技术，并将在未来继续征服世界。在这篇文章中，您将了解有关深度学习的惊人事实。将黑白图像更改为彩色的任务是通过手完成的。通常，为了重建图像，使用大型卷积神经网络和监督层。在即将发

Tensorflow一直是最受欢迎的高性能数值计算开源软件库，自从谷歌开源以来，它在机器学习从业者中非常受欢迎。它已经成为深度学习项目框架之一，因为它具有丰富的功能和抽象大量样板代码和配置的能力，而不会降低灵活性和可扩展性。但是，本文将尝试讨论使用Kera

比如超市里有3种苹果和5种橙子，通过数据分析比对，把超市里的品种和数据建立联系，通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地等信息，分辨普通橙子和血橙，从而选择购买用户需要的橙子品种。也就是说，深度学习可以通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征

从一个简单的RNN在学习股价上，我们可以将Pt-1的资料输入，并对Pt股价进行学习，而M1即是将隐藏输出存起来，并且当我们要训练Pt，并且针对Pt + 1进行修正时，会将M1拿出来作考虑，并相加成为Pt + 1的输出。LSTMLSTM，主要由四个Compo

深度学习技术最初开始于20世纪40年代，深度学习是为了模拟大脑中发现的神经网络，但在过去的十年中，3个关键发展释放了它的潜力。深度学习正在爆炸式增长。据Gartner称，深度学习专家的开放职位数量从2014年的几乎为零增加到今天的41000。这些大玩家和其

就目前来看，机器学习的实现流程非常复杂，其中涉及大量试验与错误因素，且要求执行人员具备专项技能。开发人员与数据科学家必须首先对数据进行可视化、转换与预处理，从而将其转化为可由算法用于进行模型训练的正确格式。另外，模型训练的整个过程充斥着大量人为介入与猜测性