Tensorflow1.0正式发布，谷歌首届Tensorflow开发者大会在山景召开，深度学习迎来新的高潮和狂欢。随着深度学习框架的普及和推广，会有越来越多人加入到这场盛宴中来，就像Android技术的普及使得开发人员迅速扩大。在这里給大家带来一套小白入门深度学习的基础教程，使用得是Keras，一个高级神经网络库，同时也是Tensorflow1.0引进的一个高层API。

深度学习应用案例深度学习擅长识别非结构化数据中的模式，而大多数人熟知的图像、声音、视频、文本等媒体均属于此类数据。 下表列出了我们已知的应用类型及与之相关的行业。应用类型行业声音 语音识别UX/UI、汽车、安保、物联网语音搜索手机制造、电信情感分析客户关系管理（CRM）探伤检测（引擎噪音）

机器学习系统迈向人工智能的道路上，我们需要学习，泛化，避免维度灾难的方法，以及解决潜在解释因素的能力。本文从分布式表示、深度架构和易避免鞍点的理论驱动力三个方面对深度学习展开讨论。

知识蒸馏，teacher—student模型的思考这个方向的学术源头是Rich Caruana2014年的作品《Do Deep Nets Really Need to be Deep?》，后来经过Hinton的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》发扬光大。实用价值：可以对大型神经网络进行瘦身以便部署到用户端；理论价值：引发对深度网络的思考：.

kaggle 首战拿金牌总结这篇文章是我对自己第一次参加 kaggle 竞赛并获得金牌(14/4129)的一个总结，谈不上太多经验，涉及到的一些比赛规则和小技巧希望能对刚刚开始打 kaggle 比赛的小伙伴起到一些帮助。1. 平台简介kaggle 是全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台。很多大公司作为出题方，会将问题和相关数据放在平台上形成一个竞赛，所有的 kaggle ...

从0到1走进 Kaggle

知识蒸馏，teacher—student模型的思考这个方向的学术源头是Rich Caruana2014年的作品《Do Deep Nets Really Need to be Deep?》，后来经过Hinton的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》发扬光大。实用价值：可以对大型神经网络进行瘦身以便部署到用户端；理论价值：引发对深度网络的思考：.

中文语料库中，质量高而又容易获取的语料库，应该就是维基百科的中文语料了，而且维基百科相当厚道，每个月都把所有条目都打包一次（下载地址在这里：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/），供全世界使用，这才是真正的“取之于民，回馈于民”呀。遗憾的是，由于天朝的无理封锁，中文维基百科的条目到目前只有91万多条，而百度百科、互动百科都有千万条了（英文维基百科也有上千万了）。尽

Kaggle 首战拿银总结 | 入门指导 (长文、干货）

语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or imag