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前言 自从 3 年前的一次心血来潮，坚持到今天，一路走来经历了很多，也学到很多。特别是当遇到一个自己完全不了解，且有一定深度领域应该如何下手。以后有机会和大家分享一下自学机器学习的经历，希望让大家可以

YOLO 系列相关视频和文章看了很多，在 AI 圈应该是响当当的模型，通常都是作为首选模型，特别是对于实时目标检测任务来说。不过看了多么多遍，要是问到细节，我是 confusing，想问自己真的懂了吗

有的时候我们任性，喜欢做一些自己喜欢的事，那么既然是做自己喜欢的事怎么有会说任性呢?这是因为这些我们花了时间和精力去做的事可能对收益也好、对成长也好并没有什么帮助，所以说做这个有些任性。 现在的工作或

从头构建神经网络 在本次分享中，将从头开始用基础 numpy 的库来构建一个可以识别 MNIST(手写数据)的神经网络。不会用到当下流行的深度学习框架例如 pytorch 和 tensorflow,会

小目标 从今天开始，尝试用 numpy 实现一个深度神经网络的框架，参考 pytorch 实现方式来进行实现，目的对神经网络有一个更深一层的认识

今天要介绍的感知机是人类最早人工智能模型，大概是 60、70 年前的模型了。 一个人的大脑有数十亿的神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞，参与处理和传输化学和电信号。树突是接收其他神经元信息的分支

希望这是一篇能够带你步入深度学习领域的一篇文章之一。文章足够详细，知道看过高等数据，对导数还有点影响，那么这篇文章就很容易消化，文章还结合实现代码帮助你更好地理解理论部分的内容。

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第33天，点击查看活动详情 最早接触到 new 这个关键字，是在 Java 中，然后 ES6 之后的 js 中也提供了 new 这个

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第31天，点击查看活动详情 在这篇文章中，准备用 Python 从头开始实现一个全连接的神经网络。你可能会问，为什么需要自己实现，有