本文由云+社区发表导语：卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。

语音识别系统是深度学习生态中发展最成熟的领域之一。当前这一代的语音识别模型基本都是基于递归神经网络（Recurrent Neural Network）对声学和语言模型进行建模，以及用于知识构建的计算密集的特征提取流水线。…

还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处…

YOLO是一个端到端的目标检测算法，不需要预先提取region proposal（RCNN目标检测系列），通过一个网络就可以输出：类别，置信度，坐标位置，检测速度很快，不过，定位精度相对低些，特别是密集型小目标。

在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络（完全连接，卷积等）的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：

数据科学家Jeremy Howard在fast.ai的《生成对抗网络（GAN）》课程中曾经讲过这样一句话：

在第一部分中，我们知道了为什么以及如何加载预先训练好的神经网络，我们可以用自己的分类器代替已有神经网络的分类器。那么，在这篇文章中，我们将学习如何训练分类器。

YOLO是基于深度学习端到端的实时目标检测系统，YOLO将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别，更加适合现场应用环境。本案例，我们快速实现一个视频…

摘要： 本文将为你介绍为何要重用神经网络？哪部分可以重用，哪部分不可以重用。了解完这些基础概念，你就可以自行创建一个图像分类器了。

摘要： 在没有足够的训练数据时，本文详细介绍了如何使用FloydHub、fast.ai和PyTorch进行迁移学习。