深度学习简单知识

概念与理解 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22888385 一.基本变换:层.层在做什么? 神经网络由层来构建.每一层的工作内容: (动态图5种空间操作) 每层神经网络的数学理解:用线性变换跟随着非线性变化,将输入空间投向另一个空间. 每层神经网络的物理理解:通过现有的不同物质的组合形成新物质. 二.理解视角:层的行为如何完成识别任务? 数学视角:"线性可分" 这里有非常棒的可视化空间变换demo,一定要打开尝试并感受这种扭曲过程.更多内容请看Neur

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深度学习的五个挑战和其解决方案 编者按:日前,微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士受邀作客钛媒体,分享他对深度学习挑战和解决方案的思考 ,本文为秦涛博士在此次分享的实录整理. 大家好,我是微软亚洲研究院的秦涛,今天我将分享我们组对深度学习这个领域的一些思考,以及我们最近的一些研究工作.欢迎大家一起交流讨论. 先介绍一下我所在的机器学习组.微软亚洲研究院机器学习组研究的重点是机器学习,包含机器学习的各个主要方向,从底层的深度学习分布式机器学习平台(AI的Infrastructure)到中层的深度学习.

斯坦福大学在三月份开设了一门"深度学习与自然语言处理"的课程:CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing ,授课老师是青年才俊Richard Socher,他本人是德国人,大学期间涉足自然语言处理,在德国读研时又专攻计算机视觉,之后在斯坦福大学攻读博士学位,拜师NLP领域的巨牛 Chris Manning和Deep Learning 领域的巨牛 Andrew Ng ,其博士论文是< Recursive Deep Le

深度学习系列 | 诺亚面向语音语义的深度学习研究进展 编者:本文来自华为诺亚方舟实验室资深专家刘晓华在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲,介绍了华为诺亚面向语音语义的深度学习进展.关注“携程技术中心”微信公号(ctriptech),可获知更多技术分享信息哦. 本次演讲简要回顾了深度学习近十年进展,重点介绍华为诺亚方舟实验室最近两年内和深度学习相关的研究成果,并探讨了深度学习的未来趋势. 一.深度学习的近十年进展 深度学习为什么现在这么火?大数据,算法突破和计算能力.算法上有什么样

我学习自然语言是从Christopher D.Manning的统计自然语言处理基础这本书开始的,很多文本分析也是应用统计方法,或者机器学习的方法,而近年来深度学习逐渐渗入各个领域,其在自然语言处理领域中也取得了令人惊叹的效果,这成功的引起了我的重视,决定学习一下.何其所幸,让我找到了斯坦福大学深度学习与自然语言的课程,深得我心啊,所以打算好好学习一下,鉴于我爱自然语言处理中有相关课程的slides,我就直接复制粘贴了,接下来打算做的工作是对该课程中推荐阅读的部分论文做一些笔记.本人才疏学浅,专业

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据

随着深度学习的发展,自然语言处理领域的难题也得到了不断突破,AlphaGo项目的主要负责人David Silver曾说"深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)".目前深度学习在自然语言处理上主要有哪些应用?在工程实践中是否会有哪些瓶颈?以下内容是根据达观数据联合创始人高翔在<深度学习与文本智能处理>直播的总结. 一.为什么做文本挖掘 什么是NLP?简单来说:NLP的目的是让机器能够理解人类的语言,是人和机器进行交流的技术.它应用在我们生活中,像:智

Q:什么是"深度学习" 对于"深度学习"这个术语,一个粗浅的定义是"主要使用深度神经网络为工具的机器学习算法".深度学习首先是一类机器学习的方法,因为它和其他机器学习方法一样允许计算机从样本中.从实例中.从数据中使用统计手段"学习"出规律来,而不用像专家系统和其他符号主义的方法一样人工定义规则.其次,深度学习不同于其他机器学习方法的地方,在于它主要的工具,或者说使用到的数学模型是深度神经网络. 虽说深度学习这个词时近几年才后起