Graph Representation Learning 图表示学习

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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 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

Network Representation Learning/Embedding

转载自: http://blog.csdn.net/u013527419/article/details/74853633  http://blog.csdn.net/u013527419/article/details/76017528 网络表示学习(network representation learning,NRL),也被称为图嵌入方法(graph embedding method,GEM)是这两年兴起的工作,目前很热,许多直接研究网络表示学习的工作和同时优化网络表示+下游任务的工作正在

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 | @Get社区

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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

Deep Learning(1)-Introduction学习总结

学习DL搁置很久了,终于下定决心开始咯~~ Deep Learning(Ian Goodfellow&&Yoshua Bengio&&Aaron Courville)-原书来源:http://www.deeplearningbook.com/ 从人工智能说起,谈到人工智能要解决的问题.在早期,人工智能倾向于研究那些对人类来说困难,但对机器来说相对直接而简单的问题,这些问题的共同点在于可以很容易用形式化的数学规则来描述.而人工智能面临的真正挑战在于解决那些对人来说容易,但很难

【转载】Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

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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