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转载：原地址：http://blog.csdn.net/TS1130/article/details/53244576无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（DeepLearning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自

近期对深度学习中的Attention模型进行了深入研究，该模型在图像识别、语音识别和自然语言处理三大深度学习的热门领域均有广泛的使用，是2014和2015年深度学习领域的重要进展。现对其原理、主要应用及研究进展进行详细介绍。1. 基本原理  Attention模型最初应用于图像识别，模仿人看图像时，目光的焦点在不同的物体上移动。当神经网络对图像或语言进行识别时，每次集中于部分特征上

转载：https://mp.weixin.qq.com/s/J6eo4MRQY7jLo7P-b3nvJg李林 编译自 pyimagesearch作者 Adrian Rosebrock量子位 报道 | 公众号 QbitAIOpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别等多种功能，可以在Linux、Windows