深度学习，是人工智能领域的一个突出的话题，被众人关注已经有相当长的一段时间了。它备受关注是因为在计算机视觉（Computer Vision）和游戏（Alpha GO）等领域有超越人类能力的突破 。自上一次调查以来，对于深度学习的关注又出现了大幅增加的趋势。

浅聊卷积神经网络的发展 神经网络原理的可视化 可视化探索卷积神经网络提取特征 一个例子了解迁移学习 图像的卷积和池…

选自builtin，作者：Vihar Kurama，机器之心编译，参与：吴攀、杜伟。 如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能…

这是一门关于自然语言处理的高阶课程，由牛津大学和谷歌DeepMind（AlphaGo的开发机构）联合开设，由Phil Blunsom主讲，同时邀请到多位来自DeepMind和NVIDIA的业界讲师来做客座讲座。这是牛津大学计算机系2017年春季学期最新课程，由​大数据文摘进行汉…

近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例，来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。

通过基于Q值的RL算法为例：使用深度Q网络（DQN）解决蛇游戏。 在本书中简要介绍了各种深度学习算法，它们何时有用以及如何在TensorFlow.js中实现它们。 有关如何进一步提高您的深度学习知识并与时俱进的最新指南。

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目（按 stars 排名）。

在本文中，我们将研究深度学习和机器学习之间的差异。我们将逐一了解它们，然后讨论他们在各个方面的不同之处。除了深度学习和机器学习的比较外，我们还将研究他们未来的趋势和走向。 通常，为了实现人工智能，我们使用机器学习。我们有几种算法用于机器学习。例如： 1，监督机器学习算法用于进行…