乌龟慢慢爬

CNN可以利用空间信息因此非常适合用来做图像分类。它的灵感来源于人的视觉皮层的数据处理过程。1.深度CNN-DCNNDCNN包含很多神经网络层，通常是由卷积层和池化层交替构成。从左至右网络层的filter的深度是在不断增加的，最后一层通常由一或多个连接层构成。除了卷积层，还有三个关键的概念：局部感受野共享权重池化层1.1 局部感受野Local receptive fields如果我们想要保存空间信...

1.感知机就是一个很简单的模型，给定输入，输出0或12.多层感知机（MLP）网络是密集的（dense），意味着一个层中的每一个神经元都会与前一层的每个神经元相连接，并且连接到下一层中的所有神经元。3.训练感知机的问题以及应对之道我们希望我们的学习是一点一点进步的，而不是跳跃的，对于下面函数来说，它的输出有一个很大的跳跃，不能够逐步学习。所以我们需要一个函数，从0逐步变化到1，没有间断。从数学上讲，...

1.简单的RNN程序--文本生成RNN在NLP领域有着广泛的应用，其中一个应用就是构建语言模型。语言模型让我们可以在给定前文的情况下预测下一个词的可能性。在这，我们基于语言模型，在给定前十个字符的情况下去预测下一个字符。#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Jun 4 17:18:03 2018@a...

GAN用于学习怎么生成仿真数据（NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks, by I.Goodfellow, 2016）WAVENET是一个深度GAN，用于让电脑生成人声和乐器声。1.什么是GANGAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的...