深度学习

“预测”就是根据已知的输入和输出进行学习，并依照给定的新输入给出我们自己的判断。

以图搜图功能，特别是移动端的以图搜图，成为日益增长的流量入口和用户需求。有机构表明：未来5年，用户使用语音和图像进行意图表达的比例将超过50%。移动端的以图搜图是一代又一代的图像人、搜索人的梦想，而如今梦想在一步步贯彻并变为现实。

通过新一批论文，让你对深度学习的方式与深度学习在不同领域的运用有个清晰的了解

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新手上路都会有一个疑问，如果自己没有相关基础，如何学习晦涩的专业知识？

机器学习和神经科学：你的大脑也在进行深度学习吗？

摘要：本文来自英国伦敦大学学院博士张伟楠在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了深度学习在在Multi-field Categorical 这类数据集上的应用。 本次分享主要讲的是深度学习在Multi-field Categorical 这类数据集上的应用，这种类型的数据主要呈现以下特征：有多个域，每个域上的数据以ID格式呈现。本课题就是…

神经网络是一个层次的结构

反向传播最直观的意思就是说咱们要从LOSS值入手一步步的往回看

前向传播之-最优化

人工智能数十年的研究成果如今正在刺激整个计算行业，不久之后将会改变美国的公司。

前向传播之-softmax

深度学习背景介绍 Google 在 2012 年透过 Google Brain 展现了前所未有的机器学习能力，2016年 Google 再次藉由 DeepMind 的 AlphaGo 于围棋上的胜利展现了深度学习的能力 [6]；深度学习 (英语：Deep Learning) 并不是凭空创造出来的运算技术，是归属于机器学习的分支，模仿神经网路的运算模式透过复杂…

前向传播之-损失函数

深度学习必备的两个大知识点分别是前向传播和反向传播