最近我们被客户要求撰写关于CNN（卷积神经网络）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义，神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞，每个细胞都有称为树突的突起，分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果，我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络，这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力，例如音乐播放和绘画。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义，神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞，每个细胞都有称为树突的突起，分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果，我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络，这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力，例如音乐播放和绘画。
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
近年来，计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，常用于计算机视觉领域的图像分类、目标检测和图像分割任务中。它的核心思想是通过卷积运算从原始数据中提取特征，然后将这些特征传递给全连接层进行分类或回归。
今天给大家带来的是卷积神经网络，听上去是不是挺高大上的？它还有个更响亮的名字CNN，谈到CNN应该好多同学都略知一二吧，CNN在做图像识别上有着很出色的效果，那我们今天对卷积神经网络一探究竟吧！
TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。
原标题：独家 |《TensorFlow实战》作者黄文坚：四大经典CNN网络技术原理
前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
想要真的了解深度学习，除了看视频，拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
首先，来说一下卷积的概念，从数学角度来看，可以简单的认为卷积是一种数学运算，在通信领域，卷积也被应用在滤波上，因此通常将卷积和滤波同等看待，卷积核也经常被称为滤波器。
原文标题：Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者：Ahmed Besbes 翻译：苏金六 校对：韩海畴 本文长度为10451字，建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。 深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集，在计算机视觉、自
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
但无论是工整书写的 Tensorflow 官网上的 MNIST 教程，还是上节提到“草书”数字，都是 单一的数字识别问题。 但是，在实际生活中，遇到数字、字母识别问题时，往往需要识别一组数字。这时候一个简单的深度神经网络可能就做不到了。本节内容，就是在讨论遇到这种情况时，应该如何调整深度学习模型。
作者David Foster。 翻译 | 黄伟聪 董星 校对 | 凡江 在这篇文章，我会试着阐明三件事： AlphaZero之所以是人工智能前进一大步的两个答案 怎样生成一个 Alpha
【AI100 导读】在本系列中，你将会学习如何利用深度学习解决那些比较简单的问题。在解决问题的过程中，你不仅会学到深度学习中的某一种类型，也可以在 Keras 和 Tensorflow 这两种著名的深
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
为了避免过拟合问题，一个非常常用的方法是正则化（regularization），正则化的思想就是在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标。
导读： 从训练到用不同的参数做实验，设计神经网络的过程是劳力密集型的，非常具有挑战性，而且常常很麻烦。但是想象一下，如果能够将这个过程实现自动化呢？将这种想象转变为现实，就是本指南的核心内容。 我们将探索一系列的研究论文，这些论文试图解决具有挑战性的自动化神经网络设计任务。在本指南中，我们假设读者尝试过使用 Keras 或 TensorFlow 等框架从头开始设计神经网络。
aaa导语 一个机器学习算法包含两个主要部分 （1）模型从输入特征x预测输入y的函数f（x）； （2）目标函数 目标函数取最小(最大)值时所对应的参数值，就是模型的参数的最优值。我们往往只能获得目标函数的局部最小(最大)值，因此也只能得到模型参数的局部最优值，而常见求最优解的算法是梯度下降/上升算法。 而神经网络算法是实现机器学习的其中一种方法，为了适应不同的输入特征应用场景，神经网络算法也有很多种变形，这里只是简单的介绍下长短时记忆网络，做个笔记。 背景 全连接神经网络和卷积神经网络的特点是只能单独的
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的，擅长应用于图像处理等任务。在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。
近年来，卷积神经网络热度很高，在短时间内，这类网络成为了一种颠覆性技术，打破了从文本、视频到语音多个领域的大量最先进的算法，远远超出其最初在图像处理的应用范围。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
编者按：本文选自图书《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第七章，本书覆盖当前最热门的传统数据挖掘场景和四个深度学习应用场景，据调研，是目前唯一一本以应用为导向的介绍机器学习和深度学习的专业书籍，具备很高的参考价值和学术价值。 注意啦！文末活动评论赠送此书！ 自然语言情感分析简介 情感分析无处不在，它是一种基于自然语言处理的分类技术。其主要解决的问题是给定一段话，判断这段话是正面的还是负面的。例如在亚马逊网站或者推特网站中，人们会发表评论，谈论某个商品、事件或人物。商家可以利用情感分析工具
卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。
在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
我们知道，将具有不同配置的卷积神经网络模型组合可以减少过拟合，但代价是需要额外的训练和维护多个模型。
从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet 公布这项技术至今，不过才七年。ImageNet 是一个大规模图像识别竞赛，每年都会举办，识别种类达 1000 多种，从阿拉斯加雪橇犬到厕纸应用尽有。之后，他们又创建了 AlexNet，获得了 ImageNet 竞赛冠军，远超第二名。
机器学习（machine learning）是人工智能的一个特殊子领域，其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型（model）］。将数据转换为程序的这个过程叫作学习（learning）
深度学习允许由多层组成的计算模型，来学习具有多个抽象级别的数据表示。这些方法极大地改进了语音识别，视觉对象识别，物体检测，以及药物发现和基因组学等许多其他领域的最新技术。
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系
人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合，而机器学习是AI已经实现的部分，利用机器学习技术，计算机能够通过体验（数据）来像人类一样学习，而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框架，实现一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）来识别图像中的店铺LOGO/招牌。
本文是对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包括卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。
卷积神经网络能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
深度学习已经在各种领域取得了巨大成功，而卷积神经网络（CNN）作为其中的重要一员，在图像处理和计算机视觉领域表现出色。本博客将深入探讨CNN的基本原理、结构以及实际应用，旨在为读者提供对CNN的深刻理解。
选自 Analyticsvidhya 机器之心编译 作者：DISHASHREE GUPTA 近日，Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上发表了一篇题为《Architecture of Convolutional Neural Networks (CNNs) demystified》的文章，对用于图像识别和分类的卷积神经网络架构作了深度揭秘；作者在文中还作了通盘演示，期望对 CNN 的工作机制有一个深入的剖析。机器之心对本文进行了编译，原文链接见文末。 引言 先坦白地说，
英文原文：https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/
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