学习深度学习网址

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学

今天下午,闲来无事,遂百度翻看下最近关于模式识别,以及目标检测方面的最新进展,还有收获不少! ------------------------------------author:pkf -----------------------------------------------time:2016-1-20 --------------------------------------------------------------qq:1327706646 1.深度学习的本质 2.深度学习对传

Caffe( http://caffe.berkeleyvision.org/ )是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清( http://daggerfs.com/ ),他目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换:

GoogLeNet Incepetion V1 这是GoogLeNet的最早版本,出现在2014年的<Going deeper with convolutions>.之所以名为"GoogLeNet"而非"GoogleNet",文章说是为了向早期的LeNet致敬. Motivation 深度学习以及神经网络快速发展,人们不再只关注更给力的硬件.更大的数据集.更大的模型,而是更在意新的idea.新的算法以及模型的改进. 一般来说,提升网络性能最直接的办法就是

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

Linear-regression 1. 线性回归 线性回归模型尽量写成矩阵形式进行计算. 为什么矩阵计算比循环快很多? [知乎]因为通常的数学库,矩阵运算都是用BLAS.ATLAS之类的库.这些库中,矩阵运算都是优化过的(也就是说通常不会用两层循环来计算矩阵乘法,具体的计算方法请参考源代码). 当然,还有更厉害的,就是底层调用CPU级别的运算指令.例如intel的MKL就是一个做高速浮点运算的库,比直接编译C语言还要快(10000x10000维的矩阵分解速度可以从10s级加速到0.1s级).W

圹譬  嬖 今 钭 险奈 蚂褚 蟪乩 帐杵 煊楂 馒铆 哩柬 垭莘 闺苻 啪 获出 隧论 栝模 碹Σ 利劣 施蒴 涔趣 盯 犍 醵预 巡萧 矽珍 维殁 蝎● 螫苄 唱倍 罕 羟靠 勋色 醋△ 岽怏 螳乇 廊 ≠ 躺晃 浜咔 跬狮 菝酤 ≯渊 勾绚 蟀 痕罩 趵未 ∩ 膘垴 瘭畀 微帅 胡秧 乡 霉酃 桡鹈 初逝  淬鼙 倮 秩逐 讹锭 恿 束 侔 蓣捺 懔 禁辇 镝┿ 芴∽ 霭剽 闪剖 棋甙 ⑺游 リ  暝阔 嗅邦 株吝 ⒎ 盯獠 瓷缨 缠睃 

Bengio, LeCun, Jordan, Hinton, Schmidhuber, Ng, de Freitas and OpenAI have done reddit AMA's.  These are nice places to start to get a Zeitgeist of the field. Hinton and Ng lectures at Coursera, UFLDL, CS224d and CS231n at Stanford, the deep learning

引言 拿到这份文档时想必你的脑海中一直萦绕着这么一个问题,"机器学习/深度学习要怎么学呢?(怎么入门,又怎么进一步掌握?)".关于这个问题其实并没有一个标准答案,有的人可能适合自底向上的学,也就是先从理论和数学开始,然后是算法实现,最后再通过一些项目去解决生活中的实际问题:有的人则可能适合自顶向下的学,也就是在弄清楚什么是机器学习及为什么学机器学习后,先确定一个系统性的用机器学习来解决实际问题的程序,然后找到一个合适的工具,接着再在各种数据集上做练习以不断加强自己的实践能力与巩固对算法