第25月第6天 李宏毅 深度学习

原ppt下载:pan.baidu.com/s/1nv54p9R,密码:3mty 需深入实践并理解的重要概念: Deep Learning: SoftMax Fuction(输出层归一化函数?) DNN(Deep Neural Networks): MSE(Means Square Error,均方误差) / CE(Cross Entropy,交叉熵) - Use to minimum total loss for softmax layer. CE is better. Mini-batch &

You have to force experts to treat some uncommon and extreme situations. a mechanical way to learn However, we don't know rt if you use sequence GAN, you could get different D(taoi) in different steps. However here, it remains the same. 原文地址:https://

深度学习是对使用多层神经网络过程进行机器学习的统称.目前已经被应用到图像识别,语音识别,自然语言处理,机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果. 由谷歌研发的新一代深度学习工具Tensor Flow,于2015年底正式向公众开源. Tensor Flow技术是当前最值钱,也是最便利的深度学习库! 目前已在谷歌.优步.京东.小米等公司中广泛应用! TensorFlow主要特性有: 使用灵活:TensorFlow是一个灵活的神经网络学习平台,采用图计算模型,支持High-Level的API,支持Py

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架. TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度学

机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 作者座右铭---- 与其被人工智能代替,不如主动设计机器为我们服务. 长期以来机器学习很多教材描述晦涩难懂,大量专业术语和数学公式让学生望而止步.生活中机器学习就在我们身边,谷歌,百度,Facebook,今日头条都运用大量机器学习算法,实现智能

深度学习入门必须理解这25个概念 2017年05月22日 21:11:51 Star先生 阅读数:30013 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/pangjiuzala/article/details/72630166 神经网络基础 1)神经元(Neuron)--就像形成我们大脑基本元素的神经元一样,神经元形成神经网络的基本结构.想象一下,当我们得到新信息时我们该怎么做.当我们获取信息时,我们一般会处理它,然后生成一个输出.类似地,在

课时24 深度学习开源库使用介绍(上) Caffe 被用于重新实现AlexNet,然后用AlexNet的特征来解决其他事情 用C++书写的,可以去GitHub上面读取源代码 主要四个类: Blob可以存你的权重,像素值,激活等,是n维的张量,就像NumPy一样,他实际上内部有四个n维张量,这个张量有一个数据的版本,用于存储原始未处理的数据.剩下三个分别有diffs,GPU,CPU: 层是一种与你作业中所需要实现的功能相似的功能,会接收输入的Blob,caffe管这些输入的Blob称为底端输入,然

七月算法--12月机器学习在线班-第十九次课笔记-深度学习--CNN 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 1,卷积神经网络-CNN 基础知识 三个要点 1: 首先将输入数据看成三维的张量(Tensor) 2: 引入Convolution(卷积)操作,单元变成卷积核,部分连接共享权重 3:引入Pooling(采样)操作,降低输入张量的平面尺寸 ,1.1 张量(Tensor) 高,宽度,深度,eg:彩色图像:rgb,3个深度,图

七月算法12月机器学习在线班---第二十次课笔记---深度学习--RNN 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 循环神经网络 复习之前的知识点: 全连接前向网络: 学习出来的是函数 卷积网络:卷积操作,部分链接,共享操作,逐层提取原始图像的特征(语音,NLP) 学习出来的特征 局部相关性 浅层宽网络很难做成神经网络 ? 1.1状态和模型 1, ID数据 ·分类问题 ·回归问题 ·特征表达 2, 大部分数据都不满足ID ·大部分