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【DL笔记1】Logistic Regression：最基础的神经网络

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL笔记2】神经网络编程原则&Logistic Regression的算法解析

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL笔记3】一步步亲手用python实现Logistic Regression

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL碎片5】一只蚊子告诉你，什么是正则化（Regularization）

从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL碎片4】深度学习中的的超参数调节

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL碎片3】神经网络中的激活（Activation）函数及其对比

从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL笔记8】如果你愿意一层一层剥开CNN的心——你会明白它究竟在做什么

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL笔记7】他山之玉——窥探CNN经典模型

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL碎片2】神经网络中的优化算法

从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL笔记6】从此明白了卷积神经网络（CNN）

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL碎片1】神经网络参数初始化的学问

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

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【DL笔记5】一文上手TensorFlow，并搭建神经网络实现手写数字识别

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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【DL笔记4】神经网络，正向传播和反向传播

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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Hello，1024背后可爱的人儿

1024节，我也凑个热闹。让我们用在命令行里把上面这个图片用字符打印出来吧！代码如下： # 用PIL包： from PIL import Image # 用于打印字符画的字符集： ascii_

2018-10-25

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【DL笔记10】迁移学习——光明正大“窃取”他人成果

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。

2018-10-25

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快速了解 Faster R-CNN

Fast R-CNN 有两个网络：建议窗口网络（RPN）生成建议窗口并使用这些窗口检测物体。与Fast R-CNN 的主要区别在于后者使用选择性搜索来生成建议窗口。当RPN与物体检测网络共享最多计算时，RPN中生成建议窗口的时间成本比选择性搜索小得多。简而言之，RPN对区域框（称为锚点）进行排名，并提出最可能包含物体的框。结构如下。

2018-10-25

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Python的矩阵传播机制&矩阵运算——消灭for循环！

我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵（matrix）。回想一下，我们在操作数组（list）的时候，经常习惯于用for循环（for-loop）来对数组的每一个元素进行操作。例如：

2018-10-25

3.4K0

错看一头大象后，这个AI“疯了”！

在一项新的研究中，计算机科学家发现，人工智能无法通过儿童可轻松完成的“视力检测”。

2018-10-25

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Python高级特性——为什么都说Python高效

本微教程根据廖雪峰python教程中的部分内容，配合我个人的学习经历进行总结整理。

2018-10-25

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图像识别泛化能力人机对比：CNN比人类还差得远

我们通过 12 种不同类型的图像劣化（image degradation）方法，比较了人类与当前的卷积式深度神经网络（DNN）在目标识别上的稳健性。首先，对比三种著名的 DNN（ResNet-152、VGG-19、GoogLeNet），我们发现不管对图像进行怎样的操作，几乎所有情况下人类视觉系统都更为稳健。我们还观察到，当信号越来越弱时，人类和 DNN 之间的分类误差模式之间的差异会逐渐增大。其次，我们的研究表明直接在畸变图像上训练的 DNN 在其所训练的同种畸变类型上的表现总是优于人类，但在其它畸变类型上测试时，DNN 却表现出了非常差的泛化能力。比如，在椒盐噪声上训练的模型并不能稳健地应对均匀白噪声，反之亦然。因此，训练和测试之间噪声分布的变化是深度学习视觉系统所面临的一大关键难题，这一难题可通过终身机器学习方法而系统地解决。我们的新数据集包含 8.3 万个精心度量的人类心理物理学试验，能根据人类视觉系统设置的图像劣化提供对终身稳健性的有用参考。

2018-10-25

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