降维算法：主成分分析 VS 自动编码器
降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。
使用PyTorch从理论到实践理解变分自编码器VAE
变分自动编码器（Variational Auto Encoders，VAE）是种隐藏变量模型[1，2]。该模
手推公式：LSTM单元梯度的详细的数学推导
长短期记忆是复杂和先进的神经网络结构的重要组成部分。本文的主要思想是解释其背后的数学原理
Focal Loss详解以及为什么能够提高处理不平衡数据分类的表现
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深度学习中的模型修剪
本文讨论了深度学习环境中的修剪技术。本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。
自注意力机制（Self-Attention）的基本知识
Transformers是机器学习（ML）中一个令人兴奋的（相对）新的部分，但是在理解它们之前，有很多概念需要分解
使用TensorBoard进行超参数优化
在本文中，我们将介绍超参数优化，然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果。
Meal Kit 的时间序列数据预测实践
本文的目的是基于历史数据，通过机器学习的方法实现对于每周需求的预测。主要目标在于开发一个模型用于减少配送损失
在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标
在没有技术术语的情况下介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理简介
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直观理解并使用Tensorflow实现Seq2Seq模型的注意机制
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Beam Search、GREEDY DECODER、SAMPLING DECODER等解码器工作原理可视化
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使用PyTorch实现鸟类音频检测卷积网络模型
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进行图像增广（数据扩充）的15种功能总结和Python代码实现
python代码可以自己扩充图像数据集。多图慎入！！！
深入卷积神经网络：高级卷积层原理和计算的可视化
在深度计算机视觉领域中，有几种类型的卷积层与我们经常使用的原始卷积层不同。在计算机视觉的深度学习研究方面，许多流行的高级卷积神经网络实现都使用了这些层。
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如何在GPU上设计高性能的神经网络
gpu对于机器学习是必不可少的。作为一个机器学习架构师，你应该如何设计神经网络来最大化GPU的性能?
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介绍食物是我们生活中不可分割的一部分。据观察，当一个人选择吃东西时，通常会考虑食材和食谱。我们将进一步研究机器学习如何在食品工业中使用
人工智能的编年史——从开始到现在
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