有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易，各领域的应用，但比较广泛，不深刻，讲硬件的部分可以作为入门人的参考。
《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验。
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循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的人工神经网络，序列数据是相互依赖的（有限或无限）数据流，比如时间序列数据、信息性的字符串、对话等。 长短时记忆网络(LSTM)是一类特殊的循环神经网络，具有学习长时依赖关系的能力，是目前最常用的循环神经网络。 注意: 关于循环神经网络的介绍，可参考我们的教程深度学习 – 循环神经网络(RNN)。 我们的例子是训练…
前言 支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM尝试寻找一个最优决策边界，使距离两个类别最近的样本最远。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是…
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，[1]对于大型图像处理有出色表现。 Deep Neural Network（DNN）模型是基本的深度学习框架 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neu…
Author: JW. ZHOU 2014/6/13 最近一直在做前景检测方面的研究，刚开始主要是做一些工程性的应用，为了解决工程方面的问题，下了不少功夫，也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结，拖着拖着，终究却写成这篇极不成功的总结。 背景建模或前景检测的算法主要有： 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tra…
深度学习笔记（6）全连接层的实现：全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。 全连接层的前向计算 下图中连线最密集的2个地方就是全连接层，这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程，也就是一个线性的加权求和的过程，全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结…
空间数据挖掘和时间数据挖掘的区别 在数据挖掘中，根据数据的不同特征，可以分为不同的类型，其中最常见的是空间数据和时间数据。空间数据是以位置为基础的数据，举个例子，比如某个城市中每个商铺的地理位置坐标等。时间数据则是和事件和时间相关的数据，比如订餐平台每天在线的用户数量等。空间数据挖掘和时间数据挖掘同样需要采用不同的方法，这篇文章着重分析这两种数据挖掘方式之间…
参考资料 0 Figures First 1 LeNet5 贡献 2 Dan Ciresan Net 3 AlexNet 贡献 4 VGG19 贡献 5 Network-in-network(NiN) 6 Inception V1-V3 贡献 参考资料 Neural Network Architectures CS231N Spring 2017 Lec…
1. 问题描述 运行一个基于Tensorflow的代码时报错，如下所示： ImportError: Could not find ‘cudnn64_6.dll’. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environ…
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