# 深度学习-52:生成式对抗网络GAN(原理、模型和演进)。GAN模型演化出WGAN、WGAN GP、LS GAN、DRAGAN、BEGAN等GAN模型变体。Goodfellow认为正确使用数据的方式，先对数据集的特征信息有insight之后，再干活。在2014年，Goodfellow等提出生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)。GAN网络由一个生

深度学习-10：人工智能简史及三剑客CSDN专栏: 机器学习&深度学习(理论/实践)1 人工智能简史深度学习理论的突破和深度学习硬件加速能力的突破，使AI在模式识别、无人驾驶、智力游戏领域取得空前的成功。学术界和工业界全力以赴掀起人工智能的新一轮热潮。各大互联网巨头纷纷成立人工智能研究中心，唯恐在新一轮人工智能的竞赛被无情淘汰。如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，

深度学习-10：人工智能简史及三剑客CSDN专栏: 机器学习&深度学习(理论/实践)1 人工智能简史深度学习理论的突破和深度学习硬件加速能力的突破，使AI在模式识别、无人驾驶、智力游戏领域取得空前的成功。学术界和工业界全力以赴掀起人工智能的新一轮热潮。各大互联网巨头纷纷成立人工智能研究中心，唯恐在新一轮人工智能的竞赛被无情淘汰。如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，

ML-11:机器学习的分类ML-11:机器学习的分类1 学习形式分类1.1 监督学习(Supervised Learning)1.2 非监督学习(Unsupervised Learning)1.3 强化学习(Reinforcement Learning)2 任务目标分类2.1 回归算法2.2 分类算法2.3 聚类算法3 学习策略分类3.1 演绎学习 (Learning by deduction)3

深度学习-71: Tensorflow的架构、模型、可视化和案例库。文本介绍Tensorflow的架构，Tensorflow内置数据集，Tensorflow内置模型、内置可视化支持和相关在线资源。Tensorflow一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。TensorFlow最初是由研究人员和工程师在Google机器智能研究组

深度学习-31:单层感知机。CSDN专栏: 机器学习&深度学习(理论/实践)。单层感知机和多层感知机\(MLP\)是最基础的神经网络结构。将卷积操作创新的加入到神经网络结构形成了卷积神经网络，卷积神经网络给现代人工智能注入了活力。感知机网络和卷积网络\(CNN\)都属于前馈型网络\(FeedForward Network\)。单层感知机是二分类的线性

深度学习-32:多层感知器原理。多层感知器除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构。多层感知器(multilayer Perceptron，MLP)是指可以是感知器的人工神经元组成的多个层次。MPL的层次结构是一个有向无环图。通常，每一层都全连接到下一层，某一层上的每个人工神经元的输出成为下一层若干人工神经元的输入。MLP至少有三层人工神经元。

人工神经网络(Artificial Neural Network)分类算法属于监督学习算法。人工神经网络(Artificial Neural Network)是模拟神经元的处理信息的数学模型。神经网络包含多个层次，同层之间的神经元相互之间不进行数据通信；相邻层之间的神经元相互联接构成网络，即”神经网络”。数据信息顺着网络正向传播，误差信息逆着网络方向反向传播。2000年以前，神经网络一直被SVM算

深度学习-84:自动驾驶技术(L0-L5级别)CSDN专栏: 机器学习&深度学习(理论/实践)人工智能在驾驶领域的应用最为深入。通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在无人类主动的操作下，自动安全进行操作。自动驾驶系统主要由环境感知、决策协同、控制执行组成。目前自动驾驶在人工智能的应用领域中主要应用场景包括智能汽车、公共

机器学习之非线性回归算法(Non-linear Regression)属于有监督的回归(Regression)学习算法。很多场合线性模型无法很好的拟合目标数据曲线，这就需要引入非线性回归模式。非线性回归(Non-linear Regression)算法就是将非线性回归转化为线性回归，再按照线性回归求解。线性回归通常采用给定的函数值与模型预测值之差的平方和最小为损失函数, 并使用最小二乘法和梯度下降