视频教程的总结和一些自行补充的内容，旨在尽可能的理解其原理。 在忽略噪声的情况下，泛化误差可分解为偏差、方差两部分。 偏差：度量学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，也叫拟合能力。 方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动造成的影响。 我们通…

在即将过去的 2017 年，深度学习技术蓬勃发展，AlphaZero 从「零」开始在多种棋类竞技上快速发展，DeepStack 与 Libratus 在德州扑克中击败人类高手，GAN 衍生出各种变体，语音合成从实验室走向产品，Vicarious 提出全新概率生成模型并击破人类的…

我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作…

前言深度学习已经获得了AI历史上从未有过的公众关注和行业投资水平，但它并不是机器学习的第一种成功形式。平心而论，当今行业中使用的大多数机器学习算法都不是深度学习算法。深度学习并非总是解决问题合适的工具

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 相同点：都是输入，计算，得到结果。 以f(x)=wx为例，其实就是人为的设定w的过程。但x是离散变量不是连续变量，不然就是高中数学题了。 …

最近忙着弄论文，不知不觉三个多月没更新了==心里实在过意不去，分享一下前段时间看的一篇论文，以及复现的模型～一键上妆效果如下BeautyGAN论文名称：BeautyGAN:Instance-level

GDD 进行到第二天，开发者们依然热情不减， TensorFlow RoadShow 现场座无虚席。距离 2015 年 TensorFlow 面世，如今已过去四年，围绕 TensorFlow，谷歌打造了一整套生态系统，用户群体也越来越广大。那么这一次，谷歌的 TensorFlo…

「机器学习」的目标就是利用已有答案来寻找规则，从而做出预测。 正是因为「机器学习」的目标是获得规则，人们便可以拿它来做各种预测：股票走势、彩票号码、服饰推荐、甚至预测员工何时离职。 图片识别本质上也是找到规则。比如要识别一张图片物体是否有一只猫咪，那么胡须、耳朵、绒毛等都可以作…