Deep Learning 22：总结一些deep learning的基本知识

Deep Learning in a Nutshell: Reinforcement Learning Share: Posted on September 8, 2016by Tim Dettmers No CommentsTagged Deep Learning, Deep Neural Networks, Machine Learning,Reinforcement Learning This post is Part 4 of the Deep Learning in a Nutshel

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <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 L

http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ The academic Deep Learning research community has largely stayed away from the financial markets. Maybe that's because the finance industry has a bad reputation,

这是Xiaogang Wang和Xiaoou Tang组的一篇technical report,作者是优秀的学弟Ziwei Liu. 通常人脸识别里面先要对人脸图像进行检测和对齐,然后在相应的地方提取特征,但是在自然场景中,由于背景混乱,人脸检测和对齐会受到影响,进而影响特征提取和最后的识别效果. 这篇论文的主要思想是通过学习两个deep network来构建face attributes recognition的系统,其中第一个用来localization,第二个用来提取feature. 主要

今天介绍DBN的内容,其中关键部分都是(Restricted Boltzmann Machines, RBM)的步骤,所以先放一张rbm的结构,帮助理解 (图来自baidu的一个讲解ppt) ========================================================================================== 照例,我们首先来看一个完整的DBN的例子程序: 这是\tests\test_example_DBN.m 中的ex2 [cpp]

序: 今天刚听了一个关于 Extreme Learning Machine (超限学习机)的讲座,讲员就是ELM的提出者 黄广斌 教授 .ELM的效果自然是比SVM,BP 算法优异很多.并且相对比 当下最火的 Deep Learning, 其有很大的优势: 运算速度非常快,准确率高,能Online Sequential Learning. 算法还没仔细研究,先上图吧. 正文: 总结: ELM确实相对于DL 有很大的探索空间,并且其有严谨的理论证明. 未完待续....

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 3 Learning Theory 3.1 Regularization and model selection 模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,

Percentron Learning Algorithm 于垃圾邮件的鉴别 这里肯定会预先给定一个关于垃圾邮件词汇的集合(keyword set),然后根据四组不通过的输入样本里面垃圾词汇出现的频率来鉴别是否是垃圾邮件．系统输出+1判定为垃圾邮件,否则不是．这里答案是第二组． 拿二维数据来做例子．我们要选取一条线来划分红色的叉叉,和蓝色的圈圈样本点(线性划分)．怎么做呢?这里的困难之处就在于,其实可行的解可能存在无数条直线可以划分这些样本点．很难全部求解,或许实际生活中并不需要全部求解．于是,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44904649 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Large Scale Machine Learning大规模机器学习 Learning With Large Datasets大数据集学习 Stochastic Gradient Descent随机梯度下降 Mini-Batch Gradient Descent迷你批处理梯度下降 Stochas