卷积神经网络(CNN)模型结构
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。……
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卷积神经网络(CNN)前向传播算法
在卷积神经网络(CNN)模型结构中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。……
卷积神经网络(CNN)反向传播算法
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)……
循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法
在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。……
深度神经网络（DNN）的正则化
和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。……
深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择
在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。……
从文本分类来看图卷积神经网络
神经网络入门
深度学习的发展日新月异，从经典的深度网络（DNN、CNN、RNN）到GAN、强化学习。深度学习覆盖的应用场景越来越丰富。今天介绍的图神经网络是另一类深度学习方法。虽然，图神经网络也可以纳入深度学习的范畴，但它有着自己独特的应用场景和算法实现，对初学者并不算太友好。这里主要是对图神经网络做一个入门性质的介绍，梳理图神经网络中的一些核心点，方便后续的进一步深入研究。……
数据科学中的6个基本算法，掌握它们要学习哪些知识
如果想从事数据科学，但是又没有数学背景，那么有多少数学知识是做数据科学所必须的？
统计学是学习数据科学绕不开的一门数学基础课程，但数据科学也经常会涉及数学中的其他领域。
数据科学使用算法进行预测，这些算法称为机器学习算法，有数百种之多。有人总结了数据科学中最常用的6种算法，已经掌握它们分别需要哪些数学知识。……
CNN卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？
许多文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是图像识别。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决机器学习问题。……
