在深度学习分类任务中，我们经常会使用到损失函数，今天我们就来总结一下深度学习中常见的损失函数。
在昨天的文章中，我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识，今天我们继续昨天没有聊完的话题。开始学习吧~
本文介绍了如何使用深度学习算法进行股票价格预测，并通过一个具体的例子进行了说明。首先介绍了股票价格预测的背景和意义，然后介绍了深度学习算法的原理和实现，最后通过一个具体的例子说明了该算法的有效性。
今天，DeepMind开源了一个新的高效的构建模块库，用于在TensorFlow中编写强化学习（RL）智能体。这个库名为TRFL（发音为’truffle’），代表了DeepMind内部用于大量非常成功的agent的关键算法组件集合，如DQN，DDPG和IMPALA（Importance Weighted Actor Learner Architecture）。
在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频，而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话，模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题，可以做一些事情来解决：
分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。分类问题希望解决的将不同的样本分到事先定义好的类别中。
选自Stanford 作者：李飞飞等 机器之心编译 参与：Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程，在学界广受推崇。今年 4 月，CS231n 再度开课，全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头，带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件（Deep Learning Software）。主
来源：机器之心 本文长度为12243字，建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下： 在二分类中，准确率定义为： 激活函数（Activation function） 一种函数（例如 ReLU 或 Sigmoid），将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中，然后向下一层传递该函数的输出值（典型的非线性）。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法，重新
机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下：
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
无监督学习的训练过程中不存在所谓的"正确答案", 因此训练的方式与有监督学习存在显著的区别. 本文不进行深入讨论.
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！本文介绍以下内容：
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语，法语，韩语和简体中文。 h
AiTechYun 编辑：xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习，谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程，同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
翻译自博客：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
选自machinethink.net 机器之心编译 参与：赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前，你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具，TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日，独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程，并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程，请参阅机
常用的对网络结构的改进包括正则化和标准化，正则化可以解决深度网络的过拟合问题，标准化可以加快学习过程。为了缓解较深的网络由于指数效应导致的梯度爆炸和梯度消失问题，需要合理地设置网络权重参数初始值。此外对于多分类问题，通常在最后一个神经元使用softmax分类器。
Caffe深度学习框架支持多种编程接口，包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。
tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架，可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial，极客学院的文档， http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/introduction.html 以及综合tensorflow的源码，把自己的心得整理了一下，作为自己的备忘录。 系列 1： http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52677412
该篇文档基于kaggle course，通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习，既然是入门，所以没有太多模型推导以及高级技巧相关，都是深度学习中最基础的内容，希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型，并通过dropout等手段优化模型结果；
点击关注｜设为星标｜干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们，这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表，一定是你必不可少的入门资料！本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义，希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容，轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于
【新智元导读】 作者dformoso在Github上放出了自己绘制的深度学习思维导图，共有三张：基本概念、架构和TensorFlow。以图示的方法介绍深度学习必备的基本概念和架构，很好地展示了各个要素
准备工作 由于将TensorFlow安装到了Conda的tensorflow环境，虽然可以用Jupyter notebook打开，但是没有提示，写代码不方便，所以使用PyCharm进行编写。设置如下： 如果是新建项目，在选择使用python的地址的地方，找到anaconda目录，点击envs ----> tensorflow -----> bin -----> python2.7（我的是2.7） 如果已经创建了项目，但是没有用该环境下的python，就进入项目的设置里，找到project interpret
本文介绍了深度学习中的正则化方法，包括L1正则化、L2正则化、Dropout等方法，以及这些方法在TensorFlow中的实现和应用。通过使用这些正则化方法，可以有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力。
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
雷锋网AI 科技评论按，AZohar Komarovsky，Taboola 算法工程师，致力于研究推荐系统相关的机器学习应用程序。不久前他分享了最近一年关于多任务深度学习的研究经验。雷锋网 AI 科技评论编译整理如下：
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
http://bamos.github.io/2016/08/09/deep-completion/
人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，近年来在机器学习和深度学习领域取得了巨大成功。本文将深入讲解Python中的人工神经网络，包括基本概念、神经网络结构、前向传播、反向传播、激活函数、损失函数等关键知识点，并通过实际代码示例演示人工神经网络在手写数字识别问题上的应用。
【导读】TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文的作者，是一位前端工程师，经过自己不断的经验积累，为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
该文对神经网络在计算机视觉领域的应用进行了分析，并介绍了如何使用Keras框架进行训练和部署。文章还讨论了神经网络在计算机视觉任务中的常见应用，包括图像分类、目标检测和图像分割等。
本文介绍了深度学习系列教程（八）TensorFlow 中的正则化方法，包括L1正则化、L2正则化、Dropout正则化以及Early Stopping等方法，这些方法都是用于防止过拟合，提高模型的泛化能力。其中，L1正则化将权重矩阵的L1范数作为惩罚项，L2正则化将权重矩阵的L2范数作为惩罚项，Dropout正则化是通过在训练过程中随机地将某些神经元“丢弃”，Early Stopping是在训练过程中提前停止训练，防止过拟合。这些正则化方法在TensorFlow中都有相应的实现，可以帮助我们更好地训练和优化深度学习模型。
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
深度生成模型可以应用到学习目标分布的任务上。它们近期在多种应用中发挥作用，展示了在自然图像处理上的巨大潜力。生成对抗网络（GAN）是主要的以无监督方式学习此类模型的方法之一。GAN 框架可以看作是一个两人博弈，其中第一个玩家生成器学习变换某些简单的输入分布（通常是标准的多变量正态分布或均匀分布）到图像空间上的分布，使得第二个玩家判别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。
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作者：刘威威 编辑：李文臣 本文是GAN系列学习--前世今生第二篇，在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分，在此篇文章中，主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们对GAN的主要改进，并推荐了一些Github代码复现链接。 本文旨在对GAN的变种做一些梳理工作，详细请看下文。 3 1.DCGAN 【Paper】 ： http://arxiv.org/abs/1511.06434 【github】 : https
如果是深度学习和神经网络的新手，那么一定遇到过“ TensorFlow ”和“ PyTorch ” 这两个术语。这是在数据科学领域中使用的两个流行的深度学习框架。
本文主要介绍了如何在TensorFlow中应用正则项来防止过拟合，包括创建正则方法函数、将正则方法应用到参数上、应用正则化方法到参数上、将正则项损失加到损失函数上等。使用tf.get_variable和tf.variable_scope可以方便地实现参数的正则化，避免过拟合现象的发生。
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。
在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标，能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。
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