链接：初识卷积神经网络 卷积神经网络 举例：一个简单的对MNIST数字进行分类的卷积神经网络。 from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=&#…

本章将会学习到完整的解决机器学习任务的工作流程，建立起可靠的解决深度学习问题的概念框架。 机器学习的四个分支 监督学习 目前最常见，最受关注的深度学习分支。给定一组样本，让机器学习输入到目标的映射。 分类 回归 序列生成 语法树检测 目标检测 图像分割 无监督学习 在没有目标的情况下，让机器寻找输入数据的有趣变换。应用于数据可视化、数据压缩、数据去…

注：若无特殊说明，代码均复制粘贴自Deep Learning with Python官网的Jupyter Notebook文件。 神经网络剖析 层 深度学习的基础组件，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。 大部分层都是有状态的，即有权重。不同的张量格式与不同的数据处理类型要用到不同的层 (sample, features)的2D张量通常用…

基本概念 人工智能 曾经符号主义人工智能盛行，但它的能力被局限于解决明确的逻辑问题。更加复杂、模糊的问题，如图像分类、语音识别和语言翻译，由机器学习接任。 表示（Representation） 机器学习三要素 输入数据点，如图片 预期输出的示例，如图片所对应的正确标签 衡量算法效果好坏的方法。这是一种反馈信号，用于调节算法的工作方式。这个调节步骤就…