深度学习理论与实战PyTorch实现

在线阅读:深度学习理论与实战:提高篇 序言 16年9月的时候我在CSDN发了一些深度学习的文章,主要是面向没有太多经验的开发者.达文读了后觉得我的文章比较通俗易懂,邀请我写一本书,当时头脑一热就答应下来.虽然现在出版的书籍汗牛充栋,但是对我来说著书立言始终是一件非常严肃和重大的事情.立德.立功.立言乃儒家的三不朽,可见古人对于其重视.我的这本书只是关于深度学习的技术类书籍,远远谈不上立言,但是总归会有一些读者的,因此我希望这本书至少对读者有一些帮助,而不是误人子弟.从开始写下第一个字到现在,前后

我认为<深度学习入门:基于Python的理论与实现>电子书代码基本原理,简洁清楚,所用数学基本就是大一水平,适合做第一本入门书. <深度学习入门:基于Python的理论与实现>书代码实现的神经网络全是用numpy,超级适合刚刚入门想了解神经网络,数学不好看公式看不懂的人,看完这本基本就懂深度学习是弄啥子了. 如果连这本都看不懂的话,可以去看<Python神经网络编程>.我个人认为这两本书是最简单直白的方式让人理解神经网络的了. <深度学习原理与实践>电子书代

<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

"-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> 深度学习Caffe实战笔记(19)Windows平台 Faster-RCNN 制作自己的数据集 - gybheroin的博客 - 博客频道 - CSDN.NET gybheroin的博客 目录视图 摘要视图 订阅 [活动]2017 CSDN博客专栏评选 &nbsp [

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参考文献: 特征提取: 在深度学习中,下层携带的信息量会大于上层的信息量.最下层被认为是基.譬如高维空间中,总有一组完备基.任何一个向量都可以通过完备基线性表示.这是,经过多层表示,后面的各个向量组成的矩阵的秩小于等于其下一层个向量组成矩阵的秩当然,我们这里一开始引入时,也认为任何一幅图可以表示为400张图的线性组合. 但实际深度学习中的层还有一些激活函数,它们是非线性的.如果是这样,紫色部分应改为“任何一层S和第一层的互信息小于等于S下一层与第一层的信息”.注意,这里一定都是和第一层的互信息.

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