作为深度学习领域的初学者，很多人会好奇TensorFlow和PyTorch等深度学习框架的工作原理是什么。毫无例外，这些系统都使用了CUDA进行并行计算加速，在此我用CUDA实现了一个简单的CNN网络，方便大家学习和理解，并在无扭曲的MNIST数据集上实现了99.23%的准确率…

第三节课程，介绍的是迭代法。 迭代法，简单来说，其实就是不断地用旧的变量值，递推计算新的变量值。 这里采用一个故事来介绍什么是迭代法，这个故事是讲述一个国王要重赏一个做出巨大贡献的臣子，让臣子提出他想得到的赏赐，这个聪明的臣子说出了他想得到的赏赐--在棋盘上放满麦子，但要求是每…

作者多年以来学习算法总结的笔记，经整理之后开源于世。（作者：华校专）

啊，可怕的机器学习面试啊。表面上，你觉得你知道一切......可当你使用它时，你会发现很多你都不会！ 在过去的几个月里，我面试了一些涉及数据科学和机器学习的初级职位。为了让你们更了解我的背景，我目前正处于研究生院机器学习和计算机视觉硕士课程的最后几个月里，我以前的大部分经验都是…

原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。 如图所示，输入层是句子中的词语对应的wordvector依次（从上到下）排列的矩阵，假设句子有 n 个词，vector的维数为 k …

TensorFlow Eager 教程

本文是一篇关于深度学习优化方法——梯度下降的介绍性文章。作者通过长长的博文，简单介绍了梯度下降的概念、优势以及两大挑战。文中还配有大量生动形象的三维图像，有兴趣的亲了解一下？本文转载自机器之心，禁止二

作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对所看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片： 你可能会想到“这是一个快乐的小男孩站在椅子上…

TensorFlow 和其他数字计算库（如 numpy）之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能，这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库（例如 numpy）不能完成的事情（例如自动区分）。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步…