横向对比七大深度学习框架
文章讲的是横向对比七大深度学习框架，在深度学习项目开始前，选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近，来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin(UC Berkeley 博士)为我们带来了深度学习 7 种流行框架的深度横向对比，希望本文能对你带来帮助。
【深度学习框架实战】借助阿里云打造一键构建高性能Tensorflow服务
作为目前最为流行的机器学习和深度学习框架，TensorFlow因为支持跨平台计算、架构灵活、可扩展性高等特点而广受机器学习开发者的欢迎；然而Tensorflow在具体应用过程中也存在诸多挑战，如分布式性能差，分布式部署困难，需要很多配置和控制启动顺序等， 为了解决该问题，阿里云推出了高性能Tensorflow服务，针对云计算虚拟化环境对分布式Tensorflow做了深度性能优化，支持基于GPU云服务器和Docker容器服务，一键部署高性能Tensorflow分布式训练。
PyTorch可视化理解卷积神经网络
神经网络工具像一个黑匣子，无法知道它的中间是如何处理的。本文使用图片加代码的形式讲解CNN网络，并对每层的输出进行可视化，便于初学者理解，可以动手实践下哦！
特征工程
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特征工程是机器学习中不可或缺的一部分，在机器学习领域中占有非常重要的地位。
有趣的Tensorflow游乐场以及有趣的思考
闲来无事不小心发现一个好玩有适合神经网络初学者的工具。google的神经网络Tensorflow游戏场，通过拖拽就可以选择特征，配置权重，配置隐藏层等，下图是通过左侧点集的点位置(x1,x2),算出点集的蓝色和橙色区域：地址有意思的反思：我从大二起就在公司实现一直到研究生、工作，先后接触了电子设计，.