深度学习和web安全最新文章一览

先囤几篇文章：

1、https://www.cdxy.me/?p=773

2、https://segmentfault.com/a/1190000009052376

3、https://segmentfault.com/a/1190000008288950

4、http://www.freebuf.com/news/142069.html

5、http://www.freebuf.com/column/132796.html

6、http://www.freebuf.com/articles/web/130004.html

时间： 2024-10-24 05:38:28

深度学习和web安全最新文章一览的相关文章

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 3：Vectorization

1 Vectorization 简述 Vectorization 翻译过来就是向量化,各简单的理解就是实现矩阵计算. 为什么MATLAB叫MATLAB?大概就是Matrix Lab,最根本的区别于其他通用语言的地方就是MATLAB可以用最直观的方式实现矩阵运算,MATLAB的变量都可以是矩阵. 通过Vectorization,我们可以将代码变得极其简洁,虽然简洁带来的问题就是其他人看你代码就需要研究一番了.但任何让事情变得simple的事情都是值得去做的. 关于Vectorization核心在于

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 4：Debugging: Gradient Checking

1 Gradient Checking 说明前面我们已经实现了Linear Regression和Logistic Regression.关键在于代价函数Cost Function和其梯度Gradient的计算. 在Gradient的计算中,我们一般採用推导出来的计算公式来进行计算. 可是我们看到,推导出来的公式是复杂的.特别到后面的神经网络,更加复杂.这就产生了一个问题,我们怎样推断我们编写的程序就是计算出正确的Gradient呢? 解决的方法就是通过数值计算的方法来估算Gradient然后

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 5：Softmax Regression

Softmax Regression Tutorial地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ 从本节开始,难度开始加大了,我将更详细地解释一下这个Tutorial. 1 Softmax Regression 介绍前面我们已经知道了Logistic Regression,简单的说就判断一个样本属于1或者0,在应用中比如手的识别,那么就是判断一个图片是手还是非手.这就是很简单的分类.事实上,我们只要把L

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新 Tutorial 学习笔记 1：Linear Regression

1 前言 Andrew Ng的UFLDL在2014年9月底更新了! 对于开始研究Deep Learning的童鞋们来说这真的是极大的好消息! 新的Tutorial相比旧的Tutorial增加了Convolutional Neural Network的内容,了解的童鞋都知道CNN在Computer Vision的重大影响.并且从新编排了内容及exercises. 新的UFLDL网址为: http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 2 Linear Regression

深度学习卷积神经网络大事件一览

深度学习(DeepLearning)尤其是卷积神经网络(CNN)作为近几年来模式识别中的研究重点,受到人们越来越多的关注,相关的参考文献也是层出不穷,连续几年都占据了CVPR的半壁江山,但是万变不离其宗,那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味,这里依据时间线索,对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结,方便大家在研究CNN时追本溯源,在汲取最新成果的同时不忘经典. 首先这里给出CNN在发展过程中的一些具有里程碑意义的事件和文献: 对于CNN最早可以追溯到1986

关于机器学习和深度学习的资料

声明:转来的,原文出处:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/43564321 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. &

机器学习&深度学习资料分享

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber

近200篇机器学习&amp;深度学习资料分享

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室

计算机深度学习资料整理

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju