卷积神经网络（CNN）近年来已经取得了很大的成功，但研究者仍在进一步推进研究前沿，提出新的思路和方法。在本文中，技术分析师 Joshua Chou 将解读三篇有关卷积神经网络的 AAAI 2019 论文。其中第一篇提出了一种 ...

如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？ 有网友在 Quora 上提问：对于那些非计算机科学行业的人，你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘？  斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 PararthShah 在2012年...

本系列埔文由浅入深介绍神经网络相关知识，然后深入神经网络核心原理与技术，最后浅出python神经网络编程实战。通过本系列博文，您将彻底理解神经网络的原理以及如何通过python开发可用于生产环境的程序。本博文论讨...

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　本文以一种简单的，循序的...

学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提

七步理解深度学习 By Matthew Mayo 翻译by Andrewseu...深度学习是机器学习的一个分支，拥有很多的相似性，但是却也不同，深度神经网络结构在自然语言处理、计算机视觉、生物信息学和其他领域解决了各种各样的问题。

 从系统观点看，前馈神经网络模型的计算能力有限，具有自身的一些缺点。而反馈型神经网络是一种反馈动力学系统，比前馈神经网络拥有更强的计算能力，可以通过反馈而加强全局稳定性。反向传播神经网络模型虽然很适合...

通过这篇文章，您将了解神经网络的主要缺点，阅读完它后，您将知道神经网络的主要缺点，当您为当前的机器学习问题选择正确类型的算法时，您将有一个大致的指导原则。目录：1.为什么深度学习被如此大肆宣传（数据，...

1.2 单个神经元的分类作用 以sigmoid函数作为神经元的激励函数为例，这个大家可能稍微熟悉一点，毕竟我们逻辑回归部分重点提到了这个非线性的函数，把输入值压缩成0-1之间的一个概率值。而通过这个非线性映射和设定...

本课程笔记是基于今年斯坦福大学Feifei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson联合开设的Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程的学习笔记。...今天终于可以开始讲神经网络啦~~

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也...

来源： 人工智能头条 翻译 | 林椿眄摘要：深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学...

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的...卷积神经网络受到视觉细胞研究的启发，1962年，Hubel和Wiesel发现初级视觉皮层中的神经元会响应视觉环境中特定的简单特征（比如有...

为了解释这个问题，我们呈现了神经网络在分类问题上优于逻辑回归的地方——它几乎可以实现任意复杂的分类边界，无误差地实现训练集上的分类。 然而，这是有代价的：由于其强大的拟合能力，极容易产生过拟合。为了...

挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些...

 回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的网络节点之间是全连接的。这样设想一下，如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接，而是局部连接的。这样，就是一种最简单的一维...

这篇文章原地址为An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。 什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？ 卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的...

来源：AI科技评论 本文长度为2400字，建议阅读4分钟 本文为你介绍最近上线的李飞飞的CS231n2017课程中文版。 ...距离斯坦福计算机视觉课程结束5个月，2017春季CS231n中文版终于上线了，课程中文版已经在AI慕课...

今天具体介绍一个Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性；...

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 本课程笔记是基于今年斯坦福大学Feifei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson联合开设的Convolutional Neural Networks for Visual ...

本文整理了网上几位大牛的博客，详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想，欢迎交流。   [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep ...

神经网络，或者深度学习算法的参数初始化是一个很重要的方面，传统的初始化方法从高斯分布中随机初始化参数。甚至直接全初始化为1或者0。这样的方法暴力直接，但是往往效果一般。本篇文章的叙述来源于一个国外的讨论...

理解LSTM网络周期神经网络（Recurrent Neural Networks）。人类并非每一秒都在从头开始思考问题。当你阅读这篇文章时，你是基于之前的单词来理解每个单词。你并不会把所有内容都抛弃掉，然后从头开始理解。你的思考...

理解LSTM 网络 Posted on August 27, 2015 循环神经网络 人不会每时每刻都从抓取...传统的神经网络不能做到这一点， 而且好像这是传统神经网络的一个主要缺点。例如，想象你想要区分一个电影里的每个时刻正在发生...

还没出版），算是读得比较仔细，前面几章涉及的内容比较简单，我着重看了第三章《Improving the way neural networks learn》，涉及深度神经网络优化和训练的各种技术，对第三章做了详细的笔记（同时参考了其他资料...

参考UFLDL Tutorial和Coursera ML，笔记中重点讨论了神经网络的代价函数模型和参数学习中的Backpropagation算法，希望可以为大家提供一些帮助，也欢迎交流讨论，谢谢！

在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。 本文主要关注的是针对模型本身的复杂度分析...

从简单到难的200来个经典C程序 第一部分 基础篇 001 第一个C程序 002 运行多个源文件 003 求整数之积 004 比较实数大小 005 字符的输出 006 显示变量所占字节数 007 自增/自减运算 008 数列求和 009 乘法口诀表 010 猜数字游戏 011 模拟ATM（自动柜员机）界面 012 用一维数组统计学生成绩 013 用二维数组实现矩阵转置 014 求解二维数组的最大/最小元素 015 利用数组求前n个质数 016 编制万年历 017 对数组元素排序 018 任意进制数的转换 019 判断回文数 020 求数组前n元素之和 021 求解钢材切割的最佳订单 022 通过指针比较整数大小 023 指向数组的指针 024 寻找指定元素的指针 025 寻找相同元素的指针 026 阿拉伯数字转换为罗马数字 027 字符替换 028 从键盘读入实数 029 字符行排版 030 字符排列 031 判断字符串是否回文 032 通讯录的输入输出 033 扑克牌的结构表示 034 用“结构”统计学生成绩 035 报数游戏 036 模拟社会关系 037 统计文件的字符数 038 同时显示两个文件的内容 039 简单的文本编辑器 040 文件的字数统计程序 041 学生成绩管理程序 第二部分 数据结构篇 042 插入排序 043 希尔排序 044 冒泡排序 045 快速排序 046 选择排序 047 堆排序 048 归并排序 049 基数排序 050 二叉搜索树操作 051 二项式系数递归 052 背包问题 053 顺序表插入和删除 054 链表操作（1） 055 链表操作（2） 056 单链表就地逆置 057 运动会分数统计 058 双链表 059 约瑟夫环 060 记录个人资料 061 二叉树遍利 062 浮点数转换为字符串 063 汉诺塔问题 064 哈夫曼编码 065 图的深度优先遍利 066 图的广度优先遍利 067 求解最优交通路径 068 八皇后问题 069 骑士巡游 070 用栈设置密码 071 魔王语言翻译 072 火车车厢重排 073 队列实例 074 K阶斐波那契序列 第三部分 数值计算与趣味数学篇 075 绘制余弦曲线和直线的迭加 076 计算高次方数的尾数 077 打鱼还是晒网 078 怎样存钱以获取最大利息 079 阿姆斯特朗数 080 亲密数 081 自守数 082 具有abcd=(ab+cd)2性质的数 083 验证歌德巴赫猜想 084 素数幻方 085 百钱百鸡问题 086 爱因斯坦的数学题 087 三色球问题 088 马克思手稿中的数学题 089 配对新郎和新娘 090 约瑟夫问题 091 邮票组合 092 分糖果 093 波瓦松的分酒趣题 094 求π的近似值 095 奇数平方的有趣性质 096 角谷猜想 097 四方定理 098 卡布列克常数 099 尼科彻斯定理 100 扑克牌自动发牌 101 常胜将军 102 搬山游戏 103 兔子产子（菲波那契数列） 104 数字移动 105 多项式乘法 106 产生随机数 107 堆栈四则运算 108 递归整数四则运算 109 复平面作图 110 绘制彩色抛物线 111 绘制正态分布曲线 112 求解非线性方程 113 实矩阵乘法运算 114 求解线性方程 115 n阶方阵求逆 116 复矩阵乘法 117 求定积分 118 求满足特异条件的数列 119 超长正整数的加法 第四部分 图形篇 120 绘制直线 121 绘制圆 122 绘制圆弧 123 绘制椭圆 124 设置背景色和前景色 125 设置线条类型 126 设置填充类型和填充颜色 127 图形文本的输出 128 金刚石图案 129 飘带图案 130 圆环图案 131 肾形图案 132 心脏形图案 133 渔网图案 134 沙丘图案 135 设置图形方式下的文本类型 136 绘制正多边形 137 正六边形螺旋图案 138 正方形螺旋拼块图案 139 图形法绘制圆 140 递归法绘制三角形图案 141 图形法绘制椭圆 142 抛物样条曲线 143 Mandelbrot分形图案 144 绘制布朗运动曲线 145 艺术清屏 146 矩形区域的颜色填充 147 VGA256色模式编程 148 绘制蓝天图案 149 屏幕检测程序 150 运动的小车动画 151 动态显示位图 152 利用图形页实现动画 153 图形时钟 154 音乐动画 第五部分 系统篇 155 读取DOS系统中的国家信息 156 修改环境变量 157 显示系统文件表 158 显示目录内容 159 读取磁盘文件 160 删除目录树 161 定义文本模式 162 设计立体窗口 163 彩色弹出菜单 164 读取CMOS信息 165 获取BIOS设备列表 166 锁住硬盘 167 备份/恢复硬盘分区表 168 设计口令程序 169 程序自我保护 第六部分 常见试题解答篇 170 水果拼盘 171 小孩吃梨 172 删除字符串中的特定字符 173 求解符号方程 174 计算标准差 175 求取符合特定要求的素数 176 统计符合特定条件的数 177 字符串倒置 178 部分排序 179 产品销售记录处理 180 特定要求的字符编码 181 求解三角方程 182 新完全平方数 183 三重回文数 184 奇数方差 185 统计选票 186 同时整除 187 字符左右排序 188 符号算式求解 189 数字移位 190 统计最高成绩 191 比较字符串长度 192 合并整数 193 矩阵逆置 194 删除指定的字符 195 括号匹配 196 字符串逆置 197 SIX/NINE问题 198 单词个数统计 199 方差运算 200 级数运算 201 输出素数 202 素数题 203 序列排序 204 整数各位数字排序 205 字符串字母移位 206 Fibonacc数列 第七部分 游戏篇 207 商人过河游戏 208 吃数游戏 209 解救人质游戏 210 打字训练游戏 211 双人竞走游戏 212 迷宫探险游戏 213 迷你撞球游戏 214 模拟扫雷游戏 215 推箱子游戏 216 五子棋游戏 第八部分 综合实例篇 217 综合CAD系统 218 功能强大的文本编辑器 219 图书管理系统 220 进销存管理系统

文档内包含pr2019版本的破解版，只需在解压后点击Setup.exe即可一键安装。

包括招聘的机考题，及面试过程中会问到的数据结构的相关内容，排序算法全部包括并且有改进算法，一点点改进可以让你表现的与众不同，如果好的话给点评价吧亲