本文讲解了卷积神经网络的重点知识：卷积层、池化层、ReLU层、全连接层、局部连接、参数共享、最大池化、步长、零填充、经典案例等【对应 CS231n Lecture 5】

本节介绍卷积神经网络，覆盖以下内容要点：卷积计算、填充，卷积神经网络单层结构，池化层结构，卷积神经网络典型结构，CNN特点与优势。

本文从浅层神经网络入手，讲解神经网络的基本结构(输入层，隐藏层和输出层)，浅层神经网络前向传播和反向传播过程，神经网络参数的梯度下降优化，不同的激活函数的优缺点及非线性的原因等

从基础到进阶，还有作者分享的一些资源。

让你编程能力突飞猛进的代码速查表。 随着人工智能技术的蓬勃发展，越来越多的小伙伴开始使用 Python 作为主打语言。 Jack 今天为大家从网络收集整理了一些 Python、机器学习、深度学习代码速查表，希望可以帮你提高编程效率。 分享技术，乐享生活：微信公众号搜索「Jack…

一大把关于机器学习和深度学习的资料……

深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在“计算机视觉”和游戏（AlphaGo）等领域的突出表现而闻名，甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升，这里有一个调查结果可以参考。 如果你对这个话题感兴趣，这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近…

前几天整理了一份 Go 学习路线（2022），广受好评。那么趁火打劫，不是，是趁热打铁，又整理了一份 Python 学习路线。 内容依然是从入门到进阶，

最优化方法是机器学习中非常重要的理论，也是机器学习依赖的数学知识之一。李航博士的《统计学习方法》将机器学习总结为：机器学习 = 模型 + 策略 + 算法。而公式中的算法指的就是优化算法。