摘要： 现在网络上充斥着大量关于神经网络的消息，但是，什么是神经网络？其本质到底是什么？用几分钟阅读完这篇文章，我不能保证你能够成为这个领域的专家，不过你已经入门了。

这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络（CNN），目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此，这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。

作为一名计算机科学家，我经常在翻阅科学技术资料或者公式的数学符号时碰壁。我发现通过简单的代码来理解要容易得多。因此，在本文中，我想带领大家看一看最近在Keras中实现的体系结构中一系列重要的卷积组块。

摘要： 本文学习如何通过发布的最新TensorFlow Evaluator版本使用TensorFlow（TF）模型进行预测和分类。

在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合，并改善模…

摘要： 这篇文章主要讲述了机器学习的相关内容，阐述了机器学习的主要意义和形成过程。区别了机器学习与AI、深度学习、神经网络等专业词汇。

2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。在该框架中，编码器神经网络逐个符号地处理句子并将其压缩成矢量表示; 然后，解码器神经网络基于编码器状态逐…

本文扩展了Herman Kamper和我在2018年深度学习Indaba组织的自然语言处理前沿课程。整个课程的幻灯片都可以在这里找到，这篇文章将主要讨论NLP中基于神经网络方法的近期进展。

我父亲在我年幼的时候教过我，但我猜他是那些一直让他们的孩子获胜的爸爸之一。为了弥补世界上最受欢迎的游戏之一的技能的缺乏，我做了任何数据科学爱好者会做的事情:建立一个人工智能来击败我无法击败的人。遗憾…

导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中，生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层，用于恢…