近年来，深度神经网络在许多计算机视觉和自然语言处理任务中取得了很大的成功。然而，这些网络通常具有非常高的计算和存储成本，限制了它们在嵌入式设备和移动设备上的部署。

给你10万张图片，让你找出与其中某张图片最为近似的10张，你会怎么做？不要轻言放弃，也不用一张张浏览。使用Python，你也可以轻松搞定这个任务。 《如何用Python和深度神经网络识别图像？》一文写完后，我收到了不少读者的反馈。其中一个很普遍的疑问是： 我虽然乐于帮助读者解决…

前面我们讲解过单层神经网络模型，发现它结构简单，难以解决一些实际的比较复杂的问题，故而现在发展出了深度神经网络模型。 深度神经网络的深度主要表现在隐含层的层数上，前面的单层神经网络只有一个隐含层，而深度神经网络使用>=2个隐含层。其基本结构为： 图中有两个隐含层，分别是酱色的圆…

AI 前线导读：由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉，良好的可视化可以有效的帮助人们理解深度神经网络，并进行有效的评估、优化和调节。而可视化的前提是对模型进行相关数据透出，从而进行可视化分析评估，最终使得神经网络从“黑盒”向“白盒”过渡。针对这些挑战，阿里巴巴团队搭建了一…

选自PCC，作者：Matt H、Daniel R，机器之心编译。 在我们的机器学习实验室中，我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练，积累了丰富的经验。在这个过程中，并不只有电脑学习到了很多的知识，事实上我们研究人员也犯了很多错误，并且修复了很多漏洞。 在本文中，…

深度学习的泛化过程是通过目睹了无数信息以后留下最关键的几个亮点，而其它的信息如流水一般不再有。这难道不是一种很有诗意的选择吗？

事实上，深度卷积神经网络根本不像它听起来这么可怕。本文将在谷歌表格中实现一次来证明给你看。进入演示地址，下载为 Excel 表格，然后你就可以随意编辑，看看不同层是怎样影响模型最后的预测结果的。 下面我们会从较高角度来做一个简短的卷积神经网络原理的介绍。 在我们开始前，我要介绍…

Python深度学习简明实战教程来了。别犹豫了，赶紧从零开始，搭建你自己的第一个深度学习模型吧！ 想不想了解如何用Python快速搭建深度神经网络，完成数据分类任务？本文一步步为你展示这一过程，让你初步领略深度学习模型的强大和易用。 作为一名数据分析师，你来到这家跨国银行工作已…

在神经网络方面，早在上个世纪末，Yann LeCun 等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度学习的概念是由 Geoffrey Hinton 等人首次提出，而在 2012 年，Krizhevsky 等人采用深度学习算法，以超过第二名以传统人工设计特征方法准确率 …