【什么是深度學習】 　　通過 多層 非線性 變換對高復雜度數據建模的算法的合集。 【什么是神經網絡】 　　【前饋神經網絡】：分為兩種 　　　　【反向傳播網絡（BP）】： 　　　　【徑向基函數神經網絡（RBF）】 　　【神經網絡的訓練】 　　　　【epoch】：完整迭代一遍數據即為一個 ...

0. 前言 從這學期期末考完開始，我們的大創項目算是正式開場了，距離中期答辯過去近一個月。 這篇文章大概是用來記錄一下在這幾天初期學到的各種東西，畢竟一個全新的領域，太多概念與術語。 章節之間並非並列關系，從所需的基礎數學知識，到各種優化方法，到機器學習領域，到卷積神經網絡，到目標檢測 ...

寫在最前面 經常看到一些招聘上要求應聘者必須熟練掌握多線程，而對於我這個着實的菜鳥來說多線程這個概念雖然經常聽到，但是在實際操作中用的比較少，而且了解的也比較淺顯，所以乘着這休息的幾天天好好的學習學習，補上這方面的知識。 PS：本文只是多線程這方面學習的記錄，並不是對多線程的深入探討 ...

一、JVM 基本認識 1、虛擬機 與 JVM （1）虛擬機（Virtual Machine），可以理解為一台虛擬的計算機，其是一款軟件，用來執行一系列虛擬的計算機指令。　　可以分為：系統（硬件）虛 ...

一、深度學習概念 1.什么是深度學習 深度學習(Deep Learning)是機器學習的一種形式，概念源於人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。它是機器學習研究中的一個新的領域 ...

目錄 基本概念[3] 生成模型 深度生成模型的分類 標准化流[4,5] 基本信息 變量變換公式 標准化流的設計 自回歸流 二部bipartite流 ...

深度學習與計算機視覺，開篇。 深度學習的幾個基本概念 反向傳播算法中的鏈式求導法則。 關於反向傳播四個基本方程的推導過程，放在下一篇。 深度學習基礎 深度學習的幾度沉浮的歷史就不多說了，這里梳理下深度學習的一些基本概念，做個總結記錄，內容多來源於網絡。 神經元 ...

機器學習算法大致可以分為三種： 1. 監督學習(如回歸，分類) 2. 非監督學習(如聚類，降維) 3. 增強學習 什么是增強學習呢？ 增強學習（reinforcementlearning, RL）又叫做強化學習，是近年來機器學習和智能控制領域的主要方法 ...