语音是人类最自然的交互方式。计算机发明之后让机器能够“听懂”人类的语言、理解语言含义，并能做出正确回答就成为了人们追求的目标。这个过程主要采用了 3 种技术，即自动语音识别、自然语言处理和语音合成。语音识别技术的目的是让机器能听懂人类的语音，是一个典型的交

机器学习有望从根本上改变软件开发的本质，这也许是自FORTRAN和LISP被发明以来软件开发领域改变最大的一次。这些变化对数百万正在从事软件开发的人而言，意味着什么呢？未来我们将专注于机器学习而不是人工智能。而且这些都没有利用机器学习，但这肯定是下一步它们

理论基础什么是神经网络我们知道深度学习是机器学习的一个分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。而深度神经网络又是深度学习的一个分支，它在 wikipedia 上的解释如下：。比如机器学习中常用到的案例，通过手写数字，模型推断出手写的是数

本文主要是实现了根据人脸识别性别的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化.

在第一部分中，我们知道了为什么以及如何加载预先训练好的神经网络，我们可以用自己的分类器代替已有神经网络的分类器。训练分类器首先，我们需要为分类器提供待分类的图像。我们很容易陷入这样一种误区：拥有更多或更大的隐藏层，能够提高分类器的正确率，但事实并非如此。增

机器学习的出现让图像识别技术有了突破性的进展, 卷积神经网络的出现, 又使图像识别更上了一次层次。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成, 这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别

创建模型卷积神经网络的第一层有两种作用, 它既是输入层也是执行层, 接收IMAGE_H * IMAGE_W大小的黑白像素最后一层是输出层, 有10个输出单元, 代表着0-9这十个值的概率分布, 例如 Label=2 , 输出为[0.02,0.01,0.9,

TensorFlow 是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。而基于 TensorFlow 的轻量级框

我是迈克尔，也被称为LearnedVector，我是AI语音领域的机器学习工程师。如果你使用智能手机或经常上网，那么你会经常使用RNN的应用程序。我将避免讲它背后的数学知识，而专注于RNN背后的真实的含义。通过阅读这篇文章，你应该对RNN有一个很好的理解。

所以我决定编写一个包含许多这些体系结构的备忘单。这些大多数是神经网络，有些是完全不同的野兽。虽然所有这些体系结构都是新颖而独特的，但是当我绘制节点结构时......它们的基础关系开始变得更有意义。应该指出的是，虽然大部分缩写都是普遍接受的，但并非全部都是。

在图像分析中，卷积神经网络在时间和内存方面优于全连接网络。卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。对于图像分类器而言，即使在诸如遮挡、照明变

以深度学习模型检测癌症肿瘤为例，该模型告诉你它能够检测出癌症的准确率高达99%，但它并没有告诉你它是如何工作并给出判断结果的。模型的输出结果关系到病人的生死问题及治疗方案，医生是不能承担起这种错误的。

人工神经网络，借鉴生物神经网络工作原理数学模型。由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果，训练隐藏层得到意想不到信息。人工神经网络模型，多层神经元结构建立，每一层抽象一种思维过程，经多层思考，得出结论。神经网络每一层有每一层专做事情，每一层神经元添加

我们正在研究如何用更廉价、更高效、鲁棒性更好的方法对大宽度、大深度的神经网路进行调参。无论如何，先构建一个规模较大的神经网络，要保证训练的时间。此神经网络有9个隐含层，每层400个节点，1450401个trainable parameters,是一个预测类

又一代码清库的惨案发生了，不过这次要背锅是 AI。近日，美国最大点评网站 Yelp 的工程师训练的神经网络闯祸了。他们训练了一个用来消除 bug 的神经网络，万万没想到，该网络删除一切，从根上彻底了实现“bug-free”......有点儿厉害。Yelp

对于许多无法发出声音的人来说，他们想说的话会通过某种信号隐藏在大脑中。人类无法直接破译这些信号。但是，最近有三个研究小组在“破译”这种大脑语言密码上取得了一定进展。研究该问题的道路困难重重。通过对用户和神经网络的充分训练，大脑和计算机可能最终能达成一致。

毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分，在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。训练数据的质量和数量通常是决定一个模型性能的最关键因素。相关代码是基于Tensorflow实现的，运行这些代码不需要任何特殊的软件

文章主要关注深度神经网络架构下的有监督学习方式。虽然这个指南基于Python3.6坏境使用tensorflow编程，但它仍然可以作为一种语言无关的指南来使用。假设我们有一个卷积神经网络来训练和评估，并假设评估结果比预期的更糟。此处提供常见的损失函数列表。

Geoffrey Hinton, Yann LeCun,和Yoshua Bengio共同获得了2018年的图灵奖。2019年3月27日 ——ACM宣布，深度学习的三位创造者Yoshua Bengio, Yann LeCun, 以及Geoffrey Hint

深度学习领域近来已经发展出大量的新架构，而如何选择使用这些新架构提升卷积神经网络的性能就显得越发重要了。机器之心之前报道过提交 ICLR 2017 的论文： 解析深度卷积神经网络的14种设计模式 也正是关注于此。而本文在描述14种设计模式之余更加注重于阐