人工智能:从小白到大神

本书从人工智能的发展之路说起,结合丰富的应用与实战实例,详细阐述以下内容: - Python 入门 - 人工智能数学基础 - 手工打造神经网络 - TensorFlow 与 PyTorch - 卷积神经网络 - 目标分类 / 目标检测 / 图像语义分割 - 循环神经网络 - 自然语言处理 - 生成对抗网络 - 强化学习

文档作者 · 刘鹏1 min read

这是一本很枯燥的书,需要你静下心来啃。

对于里面的很多内容我也不是完全能看懂,但是咬着牙去看一看,读一读,对于神经网络的理解会有一定的提升。

我摘抄了一些重要的片段。

谷歌deepmind团队

深度学习框架 - TensorFlow

深度学习框架 - Sonnet,基于TensorFlow基础之上建立,处理复杂架构的神经网络,可重现DeepMind论文中的研究成果。

卷积神经网络:一种特殊的多层感知器或前馈神经网络。

YOLO 卷积神经

You Only Look Once,只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。好处是端到端的物品检测,速度快,缺点是目标区域定位误差大。

强化学习

解决连续性决策问题。强化学习由环境提供反馈信号来评价智能体产生动作的好坏,从而达到智能体持续进步的方法。

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