03 2017 档案
摘要：瓶颈 任何事物的发展都会遇到瓶颈。半导体业界的摩尔定律在很长的一段时间里面一直是有效的，但是在近几年也快走到尽头了。 机器学习在AlphaGo战胜人类棋手之后，名声大噪，我也是在那次比赛之后开始研究机器学习的。机器学习这项技术是不是有一个天花板，这个天花板在哪里，我们现在的技术发展离开这个天花板到底
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摘要：机器学习，从本质上讲，就是一种经验的总结。 例如，“山雨欲来风满楼”，山里面下大雨之前会刮大风，就是一种经验的总结。当然，这也不是100%准确的事情，只是从概率上看，刮风之后下雨的可能性是最大的。 机器学习模型，我们追求的也就是，这个模型看上去是最靠谱的，最接近我们观察到的事实的。换句话说，我们通过
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摘要：最近在写机器学习的白话系列主题文章，突然有人问我，机器学习到底有什么用，如何才能用到实际生活中。我觉得很有必要停下脚步，来认真思考一下这个问题：机器学习，包括深度学习，自然语言处理，如何真正应用到实际生活中去。希望大家能够踊跃讨论。 说到机器学习，最出名的无非就是Google的AlphaGo这样的项
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摘要：在机器学习里面，有一大类叫做神经网络。神经网络里面，大名鼎鼎的有卷积神经网络CNN，循环神经网络RNN。其中，卷积神经网络在图形图像处理方面，有着很出色的成果。例如识别图像的功能，通过基于CNN的深度学习技术，现在机器已经可以识别出很多东西了。下面这个图是电视剧《三生三世 十里桃花》的剧照，使用Te
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摘要：从去年开始，陆陆续续学习了大半年的机器学习，现在是时候做个总结了。 在以往的编程经验里面，我们需要对于输入有一个精确的，可控制的，可以说明的输出。例如，将1 + 1作为输入，其结果就是一个精确的输出 2 。并且不论怎么调整参数，都希望结果是2，并且能够很清楚的说明，为什么结果是2，不是3。这样的理念
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摘要：本文的原版Python代码参考了以下文章： 零基础入门深度学习(1) 感知器 零基础入门深度学习(2) 线性单元和梯度下降 在机器学习如火如荼的时代，Python大行其道，几乎所有的机器学习的程序都是Python写的。 .Net的机器学习库有，但是非常少，Tensorflow也暂时并不支持.Net.
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