选自towardsdatascience，作者：Daniel Bourke，机器之心编译，参与：韩放、一鸣。 从这里开始。 两年前，我开始在网上自学机器学习，并且通过 YouTube 和博客分享了我的学习过程。我并不知道我在做什么，在决定开始学习机器学习之前我从没写过代码。 当…

1. 深度学习有哪些应用 图像：图像识别、物体识别、图片美化、图片修复、目标检测。 自然语言处理：机器创作、个性化推荐、文本分类、翻译、自动纠错、情感分析。 2. 什么是神经网络 我们以房价预测的案例来说明一下，把房屋的面积作为神经网络的输入（我们称之为𝑥），通过一个节点（一…

本文是学习完集智学园《PyTorch入门课程：火炬上的深度学习》系列课之后的梳理。 该系列课程包含大量的实操任务，如文本分类，手写数字识别，翻译器，作曲机，AI游戏等。而在实操中还融入了大量机器学习领域的基础和经典知识，如反向传播原理，神经元原理剖析，NLP领域的RNN，LST…

生成对抗网络，或简称 GANs，是一个深度学习框架，用于训练强大的生成器模型。 生成器模型可以用来生成新的假样本，这很可能来自于现有的样本分布。 GANs 由生成器模型和判别器模型组成。生成器负责从领域中生成新的样本，判别器负责感知这些样本的真伪（生成的）。重要的是，判别器模型…