【资源】Deep learning 资源汇总......

在网上总能发现一些感兴趣的东西，从前是直接转载过来，现在发现太多了，还是汇总url吧。积累，慢慢开始......

1. 斯坦福Richard Socher在EMNLP2014发表新作：GloVe: Global Vectors for Word Representation 粗看是融合LSA等算法的想法，利用global word co-occurrence信息提升word vector学习效果，很有意思，在word analogy task上准确率比word2vec提升了11%

http://www.socher.org/index.php/Main/GloveGlobalVectorsForWordRepresentation

2. 利用卷积神经网络做音乐推荐 Recommending music on Spotify with deep learning

http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.html

【资源】Deep learning 资源汇总......

时间： 2024-10-12 06:06:47

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Deep Learning for Robotics 资源汇总

1 前言在最新Nature的Machine Intelligence 中Lecun,Hinton和Bengio三位大牛的Review文章Deep Learning中,最后谈The Future Of Deep Learning中,有这么一段话: "We expect much of the future progress in vision to come from systems that are trained end-to- end and combine ConvNets with R

Deep Learning（深度学习）之（四）Deep Learning学习资源

十一.参考文献和Deep Learning学习资源先是机器学习领域大牛的微博:@余凯_西二旗民工:@老师木:@梁斌penny:@张栋_机器学习:@邓侃:@大数据皮东:@djvu9-- (1)Deep Learning http://deeplearning.net/ (2)Deep Learning Methods for Vision http://cs.nyu.edu/~fergus/tutorials/deep_learning_cvpr12/ (3)Neural Network for

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

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <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写的最新版本

【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

机器学习(Machine Learning)&深入学习(Deep Learning)资料

<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 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到

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

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

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

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 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