本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。图神经网络是深度学习的一个相对较新的领域，从最近开始越来越流行。Twitter、Google或Facebook等大公司都会开始对于GNN投入研究，事实证明了GNN优于其他使用图数据的机器学习模型。由于此领域的

人工智能席卷了世界，所谓的“机器学习算法”已经渗透到现代技术各个可能的层面，它已成为义务而不是创新。有些人可能会争论，我们今天使用的机器学习算法是否足够自主到可以称为真正的AI，这个争论过于宽泛，并不是本文的重点。在这篇文章中，我试图探索神经网络与人类思维

卷积神经网络，简称CNN。卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别、语音识别等任务。本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍，首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势，其次介绍卷积神经网络的基本结构，最后我们分别介绍神经网络的各个部件从而完整的了解

能够直接加速卷积神经网络，还能够直接运行常见的网络框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch，DarkNet等，支持用户定制化的网络和计算类型。

即将开播：6月19日，互联网银行架构师魏生谈互联网开放银行实施路径的探索与思考。本文介绍了了12个将神经网络画地更好看的工具。一个用于画卷积神经网络的Python脚本。使用latex 来展示神经网络

　　机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。通过机器学习，一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。以digit0为例，进行手工演算。

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。

而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。以digit0为例，进行手工演算。显示卷积之后的图像，观察提取到什么特征。

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机器学习从业者，从此不再愁如何画神经网络图了。论文、博客写好了，里面的图可怎么画？对于很多研究人员和开发者来说，内容的「可视化」是一个大问题。别急，还真有人做了一套模板。这套模板名叫 ML Visuals，是专为解决神经网络画图问题设计的。ML Visua

本篇博客以及之后的一个系列，我将记录下我是如何从一个没学过信号处理，不懂什么是深度学习，没接触过心电信号的小白，一步步做出基于CNN的心电信号识别分类的过程。网络上关于ECG方面的相关博客内容不多，可以直接运行的相关代码也寥寥无几，这给初学者造成了很大的困

它能改变照片的颜色样式，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。如果要照片达到理想中的样式，经常需要尝试大量不同的组合，其复杂程度不亚于模型调参。在本节中，我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移[1]。图9.13用

由题意输入变量取值范围为e={-2,-1,0,1,2}和ec={-2,-1,0,1,2}，则输入矢量有25种情况，分别如下所示：。选取较好的BP神经网络参数，包括隐含层节点个数、学习速率等。网络采用一个隐含层，假设其神经元节点个数为S1，则网络结构可写为2

作为自然语言处理系统的核心组成部分，语言模型可以提供词表征和单词序列的概率化表示。神经网络语言模型克服了维数的限制，提升了传统语言模型的性能。本文对 NNLM 进行了综述，首先描述了经典的 NNLM 的结构，然后介绍并分析了一些主要的改进方法。研究者总结

想要调整你的神经网络来完成特定任务？这件事并没有想象中那么简单。深度神经网络是块好砖，不过想要搬动它，需要耗费的计算资源和时间成本可能非常昂贵。现在，Google AI放出了MorphNet。他们用流行的图像分类神经网络Inception V2对其进行测试

Jeremy Howardf 老师曾在生成对抗网络课程中说过：「……本质上，GAN 就是另一种损失函数。」。本文将在适合的相关背景下讨论上面的观点，并向大家阐述 GAN 这种「学得」损失函数的简洁优美之处。计算神经网络误差的方式被称为损失函数。目前已经有很

本文介绍了如何利用隐藏表示可视化来更加直观地理解神经网络训练过程。本文使用的工具是 Neural Embedding Animator，大家可以利用该工具更好地理解模型行为、理解训练过程中数据表示的变化、对比模型、了解此词嵌入的变化。对于监督学习而言，神

神经网络和深度学习技术是当今大多数高级智能应用的基础。在本文中，来自阿里巴巴搜索部门的高级算法专家孙飞博士将简要介绍神经网络的发展，并讨论该领域的最新方法。神经网络的演变 传感器模型 前馈神经网络 反向传播 深度学习基础知识1、神经

神经网络几乎可以在每个领域帮助我们用创造性的方式解决问题。本文将介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解，它是如何工作的?神经网络起源于 WarrenMcCulloch 和 Walter Pitts 于 1943 年首次建立的神经网络模型。

我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。但本文从另一角度嵌套SQL查询语句而构建了一个简单的三层全连接网络，虽然由于语句的嵌套过深而不能高效计算，但仍然是一个非常有意思的实验。在这篇文章中，我们将纯粹用SQL实现含有