完整的代码地址见文末。通过卷积神经网络来进行图片分类通过CNN来进行图片识别，目前CNN可以说是最好的方法，新的胶囊网络可能会颠覆，所以所有的知识都是会发展的。第一个任务：DogsvsCats数据说明

至于历史上是如何的大家可以网上查阅，这里讲讲我对于神经网络产生的必然性的一些看法。先回到上一篇文章，可以看到，如果要找一个简单的能用现有函数规则描述的特征边界（比如直线，圆，椭圆，球面……），我们可以直接选取它的特征量，然后对这个模型进行训练，也就是说，对于某种问题有它的某种特…

在之前的文章里，我已经讲了如何用反向传播和梯度下降来训练神经网络。为了训练神经网络，其中一个需要设置的关键超参数是学习率。提醒一下，为了最小化此网络的损失函数，这个参数缩放了权重更新的幅度。 如果你把学习率设置太低，训练会进展的很慢：因为你在网络的权重上只做了很少的调整。然而，…

CVPR2014目标检测经典论文，干货满满

机器之心整理参与：机器之心编辑部机器学习日益广为人知，越来越多的计算机科学家和工程师投身其中。不幸的是，理论、算法、应用、论文、书籍、视频等信息如此之多，很容易让初学者迷失其中，不清楚如何才能提升技能。本文作者依据自身经验给出了一套快速上手的可行方法及学习资源的分类汇总，机器之心…

导语：本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。

作者 | Serdar Yegulalp 编译 | 夜风轻扬 在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。 …

在上周六，看了掘金的课堂。这次的课堂和之前的不一样，因为这次涉及的领域是人工智能，讲的内容也是如何自学人工智能（AI）。这个主题，领域对于我自己而言，是一个关注但是陌生的主题，不同所从事的前端。 在描述课堂之前，先大概介绍下人工智能的各方面。 引用百科的说法：人工智能是研究、开…