Tensorflow 体验篇-4 卷积网络和图像分类
从理论上说，全连接神经网络能够表达一切的多项式，只要深度（隐藏层）够深，全连接神经网络能适应所有的模型，但缺点是需要极大的计算量，而且在深度增加，激活函数的传递量会大大减弱。卷积神经网络是为了解决这个问题，他利用类似生物的局部兴奋逐层整合，形成高级的抽象的概念的过程，减少训练参数，但增加深度，增加对抽象概念的准确性。CNN 在图像领域使用较多。……
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Tensorflow 体验篇-3 全连接网络
全连接网络(fully connected network)是神经网络中非常重要的概念，他是由多层网络输入输出所组成的节点映射，每一层之间的节点都相互连接，对于一个 $R^m->R^n$ 的全连接网络，输入(m 个节点） 和输出（n 个节点）之间可能会有多个隐藏层，如图所示：……
Tensorflow 体验篇-2 使用 Tensorflow 做逻辑回归
逻辑回归 逻辑回归是机器学习中最重要的概念之一。所谓逻辑回归就是在几组数据集中，利用广义线性回归的方法，对数据进行分类的方法。虽然他叫回归，但本质上是利用回归方法做了分类。其使用前提是：……
Tensorflow 体验篇-1 使用 Tensorflow 做线性回归
线性回归是非常基础的统计学知识，也是所有机器学习研究的源头，因为现在的数学都还没有能很好的解决非线性的问题，所以基本上所有的机器学习的思路都是用非线性核函数，将数据转换到近似线性的空间中，然后再用线性方法如线性回归进行解决。……
Tensorflow 体验篇-0 安装
综述 当下机器学习火热，作为4年前也算是学过一些的研究生（半路出家），也很好奇现在的主流工业界对ML已经发展到什么程度了。在看了《精通数据科学：从线性回归到深度学习》1，以及简单的翻阅了几页的《TensorFlow for Deep Learning》2，我觉得现代深度学习的应用还算简单，比我们读书的时候新思路是很多，但是鉴于工业界的发展，实践也容易多了。……