深度学习总结

前言：本文用于本人查阅有关深度学习的所有知识点，尽可能做到详实和脉络清晰，如有任何疑问或其他观点，欢迎在评论区留言。

摘要：

　　0.神经网络基础

　　1.深度学习常用方法

　　2.深度学习实践

　　3.tensorflow相关组件

　　4.keras相关组件

内容：

原文地址：https://www.cnblogs.com/arachis/p/deeplearning_index.html

时间： 2024-10-20 22:23:40

深度学习总结的相关文章

TensorFlow【机器学习】：如何正确的掌握Google深度学习框架TensorFlow（第二代分布式机器学习系统）？

本文标签: 机器学习 TensorFlow Google深度学习框架分布式机器学习唐源 VGG REST 服务器自 2015 年底开源到如今更快.更灵活.更方便的 1.0 版本正式发布,由 Google 推出的第二代分布式机器学习系统 TensorFlow一直在为我们带来惊喜,一方面是技术层面持续的迭代演进,从分布式版本.服务框架 TensorFlow Serving.上层封装 TF.Learn 到 Windows 支持.JIT 编译器 XLA.动态计算图框架 Fold 等,以及

【深度学习学习记录】之一：开篇闲扯一些话

深度学习的历史可谓是一波三折,而就在最近阿尔法狗战胜李世乭,让深度学习再次回到人们的视线. 我对深度学习的真正意义上的认识,还得从2016.05.26日的一节课上说起. 讲课老师是信科软工所的李戈老师,他是一位较年轻的副教授,讲课风趣幽默,看上去很健谈,喜欢笑. 这位老师在三个小时的课程中,带领我们从只是听说过深度学习到对深度学习有个大致了解.全程我都非常认真的听了,这种感受已经在大三之后都几乎没有过了,我认为一方面是老师讲课的方式非常吸引人,另一方面是兴趣使然,我对人工智能方面还是非常感兴趣的

深度学习与自然语言处理之四：卷积神经网络模型（CNN）

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林大纲如下: 1.CNN基础模型 2.单CNN模型的改进 2.1对输入层的改进 2.2Convolution层的改进 2.3Sub-Sampling层的改进 2.4全连接层的改进 3.多CNN模型的改进 4.探讨与思考扫一扫关注微信号:"布洛卡区" ,深度学习在自然语言处理等智能应用的技术研讨与科普公众号.

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是根据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法,在SparkMLlib中的实现.具体Spark MLlib Deep Learning(深度学习)目录结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源码 2.源码解析 3.实例第二章D

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.2

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1)基础知识: 自行google,百度,基础方面的非常多,随便看看就可以,只是很多没有把细节说得清楚和明白: 能把细节说清

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.3

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 3实例 3.1 测试数据按照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 CNN实例 //2 测试数据 Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) valdata_path="/use

重磅︱文本挖掘深度学习之word2vec的R语言实现

笔者寄语:2013年末,Google发布的 word2vec工具引起了一帮人的热捧,大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用,各种欢呼"深度学习在自然语言领域开始发力了". 基于word2vec现在还出现了doc2vec,word2vec相比传统,考虑单词上下文的语义:但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义,还考虑了单词在段落中的顺序. 如果想要了解word2vec的实现原理,应该读一读官网后面的三篇参考文献.显然,最主要的应该是这篇: Distributed

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列七

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.计算机视觉.神经网络等等基础(如果没有也没关系了,没

GitChat·人工智能 | 除了深度学习，机器翻译还需要啥？

本文开始要写作的时候,翻译圈里出了一个"爆炸性"的事件.6月27日下午,一个同传译员在朋友圈里爆料:某AI公司请这位译员去"扮演"机器同传,制造人工智能取代人工同传的"震撼"效果. 这个事件瞬间在译员群体的朋友圈.微博.微信群引爆了隐忍已久的火药桶.因为过去几个月来,隔三差五就冒出一个号称要取代同声传译的翻译机,尤其是一篇题为<刚刚宣告:同声传译即将消亡!>的微信文章,在六月下旬铺天盖地的充满了一堆有关的或者无关的公众号,不知道带来了

TensorFlow和深度学习新手教程（TensorFlow and deep learning without a PhD）

前言上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络.并把其PPT的參考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入须要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译.不好之处请包括指正. 当然须要安装python,教程推荐使用python3.假设是Mac,能够參考博主的另外两片博文,Mac下升级python2.7到python3.6, Mac安装tensorflow1.0 好多专业词