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机器学习是实现人工智能最重要的方法之一，包括深度学习等都属于机器学习中的一种方法。因此，机器学习的应用被认为是实现人工智能应用的重要途径。人工智能的应用目标是使用计算机（机器）来代替或者辅助人工来完成某项任务。机器学习在解决业务问题的应用需要谨慎考虑。本文提供一些步骤可以参考。

变分推断以及高斯混合模型应用

指数分布族(Exponential Family)相关公式推导及在变分推断中的应用

gluon模型无法下载

卷积神经网络是深度学习中处理图像的利器。在卷积神经网络中，Padding是一种非常常见的操作。本片博客将简要介绍Padding的原理。

深度学习中的符号很多，但是大多数情况下，大家都使用同一套符号来表示。这篇博客主要以一个简单的神经网络为例，说明深度学习的标准符号以及相关的维度表示。主要来源是吴恩达的coursera课程。

KKT条件（Karush–Kuhn–Tucker conditions）是求解带不等式约束的最优化问题中非常重要的一个概念和方法。这篇博客将解释相关概念和操作。

对偶问题（Dual Problem）是运筹学中一个很重要的概念，是基于原问题的约束条件和目标函数为基础构造而来。每一个线性规划的问题都存在一个与之对应的对偶问题。对偶问题在求解最优化问题时很有用。

广告分配问题属于运筹中的优化问题。一般情况下，我们期望有个最大化收益，但同时需要保证合约的完成。因此，这是一个带不等式约束的最优化问题。由于广告数量和用户数量很多，因此，求解的难度很高。在这篇文章中，作者推导了原问题的拉格朗日函数的系数之间的关系，大大降低了求解的难度。这里将简要介绍原理和推导过程。

您刚刚经历了一个耗时的过程，将一堆数据加载到python对象中。 也许你从数千个网站上爬取了数据。也许你计算了pi的数值。如果您的笔记本电脑电池耗尽或python崩溃，您的信息将丢失。 Pickling允许您将python对象保存为硬盘驱动器上的二进制文件。 在你pickle你的对象后，你可以结束你的python会话，重新启动你的计算机，然后再次将你的对象加载到python中。

序列数据是生活中很常见的一种数据，如一句话、一段时间某个广告位的流量、一连串运动视频的截图等。在这些数据中也有着很多数据挖掘的需求。RNN就是解决这类问题的一种深度学习方法。其全称是Recurrent Neural Networks，中文是递归神经网络。主要解决序列数据的数据挖掘问题。

深度学习中Sequence to Sequence (Seq2Seq) 模型的目标是将一个序列转换成另一个序列。包括机器翻译（machine translate）、会话识别（speech recognition）和时间序列预测（time series forcasting）等任务都可以理解成是Seq2Seq任务。RNN（Recurrent Neural Networks）是深度学习中最基本的序列模型。

Encoder-Decoder的深度学习架构是目前非常流行的神经网络架构，在许多的任务上都取得了很好的成绩。在之前的博客中，我们也详细介绍了该架构（参见深度学习之Encoder-Decoder架构）。本篇博客将详细讲述Attention机制。

使用预训练模型处理NLP任务是目前深度学习中一个非常火热的领域。本文总结了8个顶级的预训练模型，并提供了每个模型相关的资源（包括官方文档、Github代码和别人已经基于这些模型预训练好的模型等）。

在前面的博客中，我们已经介绍了基本的RNN模型和GRU深度学习网络，在这篇博客中，我们将介绍LSTM模型，LSTM全称是Long Short-Time Memory，也是RNN模型的一种。

之前面的博客中，我们已经描述了基本的RNN模型。但是基本的RNN模型有一些缺点难以克服。其中梯度消失问题（Vanishing Gradients）最难以解决。为了解决这个问题，GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络应运而生。本篇博客将描述GRU神经网络的工作原理。GRU主要思想来自下面两篇论文：

如何使用python绘制简单的散点图