本篇学习笔记对应深度学习入门课程 第四课 损失函数前向传播之-损失函数损失函数：在前面一节咱们介绍了得分函数，就是给定一个输入，对于所有类别都要给出这个输入属于该类别的一个分值，如上图所示，对于每一个输入咱们都有了它属于三个类别的得分，但是咱们光有这个得分却不知道如何来评判现在的一个分类效果，这节课咱们就要用损失函数来评估分类效果的好坏，而且不光是好坏还要表现出来有多好有多坏！我们接...

本篇学习笔记对应深度学习入门课程 第三课 得分函数前向传播之-得分函数剧透: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啦，这里节课我们会先着手把前方传播的所涉及的所有知识点搞定！我相信这部分对于咱们即便没有什么基础的同学来说也是很容易理解的。得分函数：这个就是咱们这节课最核心的一个问题啦。什么叫得分函数呢？下面这个图就给了我们一个最直接的答案！得分函数的目的：我们...

Tensorflow物体检测FasterRcnn视频培训教程内容概况：课程首先讲解物体检测的初期算法，对比不同效果与设计思想从而引入fasterrcnn三代算法。在学习阶段我们选择了深度学习框架tensorflow版本进行解读，在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现，大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可，逐行进行debug操作，再配合上论文，这样才能更好的学习faste

强化学习实战视频培训教程概况：强化学习是当下爆火的机器学习经典模型，系列课程从实例出发，形象解读强化学习如何完整一个实际任务。由基本概念过度到马尔科夫决策过程，通过实例演示如何通过迭代求解来得出来好的决策。举例讲解强化学习（Q-Learning）算法的原理以及如何将强化学习和深度学习进行结合。后通过让AI自动玩游戏的项目实战实例演示如何实现用强化学习和卷积神经网络打造DQN网络模型。...

小白也能入门的机器学习算法精讲-线性回归【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！【什么是线性回归】今天咱们要来唠的是机器学习中最基本也是最重要的算法之一线性回归，正当此时迪哥正在前往银行的路上，准备办理贷款（低保），到了之后银行问了我两件事，年龄和工资都多少呀？（特征）当得到了结果后告诉我我们只能贷给你100块，别问

本篇学习笔记对应深度学习入门课程 第八课 神经网络博客地址：http://blog.csdn.net/tangyudi 欢迎转载神经网络：首先咱们先来回顾一下之前课程所讲前向传播和反向传播知识点，前往传播 就是从输入X到最终得到LOSS值的过程，反向传播 是从最终的LOSS值经过梯度的传播最终计算出权重矩阵W中所有参数对于最终的LOSS值影响大小，更新参数 就是通过不同权重参数对终LOSS值的影响

【导读】：本篇文章旨在帮助大家建立一份人工智能的学习计划以及我的一些个人建议，希望大家在AI之路都能早日成为大神！人工智能现在被吹的这么火（实际上也蛮厉害的），越来越多的小伙要加入到这个大家庭中来啦，那么最大的问题也就随之而来了，如何学习人工智能呢？

机器学习故事汇-线性回归算法【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！

本篇学习笔记对应深度学习入门课程 第二课（一）深度学习问题面临的挑战首先就由一只小猫带咱们走进深度学习的世界吧！对于一个输入样本来说，深度学习和机器学习有着相同的目的，就是要把这个样本进行最准确的分类。咱们从肉眼看很容易这是一只猫，因为我们有着这么多年的积累常识嘛！但是计算机可不这么聪明一眼就能看得出来，在计算机中，一个图像是由像素点所构成的。这里可能有同学对于计算机视觉不是很了解，我简单的介

机器学习故事汇-集成算法【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！今天咱们就来讨论一下传说中的集成算法，之前咱们讲的算法都是单兵作战的（单个模型得到结果），但是回过头来想一想现在是不是干啥都讲究个合作共赢，所以咱们的模型也是如此。单个算法确实势单力薄，假如我们可以把它们组合起来会不会得到更好的效果呢？（算法们要揭竿起义