梯度检验就是将解析法（也就是用导数公式求解梯度）计算的梯度与用数值法（也就是通过导数定义求解梯度）计算的梯度进行对比，以检验解析法公式的正确性。因为数值法是通过导数定义进行求解，当步长 h 设置的足够小时，就可以求得...

神经网络最初受到生物神经系统启发得来，并逐渐脱离生物神经系统，演变成一个工程问题，并在机器学习任务中实现了很好的结果。不过，我们还是简单地介绍一下生物神经系统。大脑的最基本的计算单元是神经元。人类的神经系统中...

对于普通的神经网络，首先收到输入数据，然后通过若干的隐藏层的转换得到输出。每个隐藏层是由一组神经元组成的，并且这些神经元与前一层进行全连接。在单层中的每个神经元都是完全独立的，不会与其他神经元共享任何连接。最...

对于文本分类问题，常见的方法无非就是抽取文本的特征，比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量，然后在基于抽取的特征训练一个分类器。 然而研究证明，TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。...

作为深度学习的基础，神经网络这个算法是必须要有深入的了解的，这里不介绍太多，简单介绍一下原理和单个神经元的结构：

论文标题: Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification

http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml

本篇论文的题目是 《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》，翻译过来就是针对高准确度的目标检测与语义分割的多特征层级，通俗地来讲就是一个用来做目标检测和语义分割的...

2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。...

这篇文章记录一下我本科毕业设计的内容。我的课题是人脸表情识别，本来最开始按照历届学长的传统是采用MATLAB用传统的机器学习方法来实现分类的。但是鉴于我以前接触过一点点深度学习的内容，觉得用卷积神经来实现这个网...