Deep Learning Tutorial (翻译) 之 LSTM

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Deep Learning Tutorial (翻译) 之 RBM

英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/rbm.html 能量模型 Energy-based models associate a scalar energy to each configuration of the variables of interest.学习并修改相应的能量函数使得shape有较好的属性.

Deep Learning Tutorial (翻译) 之 Denoising Autoencoder

英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/dA.html 自编码 一个自编码接受x作为输入,映射成隐藏层表示y: 其中,s是非线性函数,如sigmod.y通过一个decoder映射成与x有着相同shape的重构的z,通过相似的转换: z可以看作是x的预测,给定编码code y.可选地,W'可以是W的转置,W‘=WT,目标是优化参数W,b,b'使得平均重构误差最小. 重构误差取决于输入数据的合适的分布假设,可以使用传统的平方差,如果输入是位变量,可以使

Deep Learning Tutorial - Classifying MNIST digits using Logistic Regression

Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作,基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库,使得写深度模型更容易些,也可以在GPU上训练深度模型.所以首先得了解python和numpy.其次,阅读Theano basic tutorial. Deep Learning Tutorial 包括: 监督学习算法: Logistic Regression - using Theano for something simple Multi

读《Deep Learning Tutorial》（台湾大学 李宏毅 深度学习教学ppt）后杂记

原ppt下载:pan.baidu.com/s/1nv54p9R,密码:3mty 需深入实践并理解的重要概念: Deep Learning: SoftMax Fuction(输出层归一化函数?) DNN(Deep Neural Networks): MSE(Means Square Error,均方误差) / CE(Cross Entropy,交叉熵) - Use to minimum total loss for softmax layer. CE is better. Mini-batch &

【深度学习Deep Learning】资料大全

转载:http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5485438.html 最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books Deep Learning66 by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by

(转) Learning Deep Learning with Keras

Learning Deep Learning with Keras Piotr Migda? - blog Projects Articles Publications Resume About Photos Learning Deep Learning with Keras 30 Apr 2017 ? Piotr Migda? ? [machine-learning] [deep-learning] [overview] I teach deep learning both for a liv

(转) Deep Learning Resources

转自:http://www.jeremydjacksonphd.com/category/deep-learning/ Deep Learning Resources Posted on May 13, 2015 Videos Deep Learning and Neural Networks with Kevin Duh: course page NY Course by Yann LeCun: 2014 version, 2015 version NIPS 2015 Deep Learnin

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

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