在过去的十年中，神经网络已经取得了巨大的飞跃。如今，神经网络已经得以广泛应用，并逐渐取代传统的机器学习方法。 接下来，我要介绍一下YouTube...
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个性化推荐系统设计（4.1）案例分析
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利用RNN和LSTM生成小说题记一、选取素材 本文选取的小说素材来自17k小说网的一篇小说《两只橙与遠太郎》，手工复制小说中的题记。 小说网址：http://www.17k.c...
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神经网络相关名词解释
很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。 相...
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关于深度学习优化器 optimizer 的选择在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？ 下面是 TensorFlow 中的优化器： 详情参见：htt...
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推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其...
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机器学习教材中的 7 大经典问题一、神经网络不宜超过三层 这是最有名错误判断，现在的教科书几乎已经不再有这样的结论，但如果看15年、20年前的机器学习教科书，会有一个很有趣的结...
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深度学习性能提升的诀窍一、克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果？ 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法： 我该如何...
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图像分类 | 深度学习PK传统机器学习图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测，...
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机器学习、深度学习 知识点总结及面试题
一、反向传播思想： 1、计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度，根据梯度方向更新权值。 （1）将训练集数据输入到ANN...
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深度学习入门建议
入门路线 1、首先在自己电脑上安装一个开源的框架，像Tensorflow、caffe这样的，先玩一下这个框架，把框架用起来 2、然后跑一些基础的...
专题公告
深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
如果你对深度学习感兴趣，喜欢分享技术干货，项目经验，深度学习相关译文，欢迎投稿《深度学习》专题。
专题主编：https://www.jianshu.com/u/895ee8999eb9
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