深度学习（deeplearing）（5月完成）共三部分 第一部分应用数学与机器学习（5.1-5.10）线性代数

第一章：线性代数：

　　学习一个新东西，首先要从概念开始，抓住其核心点

　　机器学习相关问题中，数据集多是以矩阵的形式存在，而模型的参数如W也是以矩阵或向量的形式存在，所以一个模型从数学的角度来说，就是矩阵间的运算，而运算中矩阵相乘的运算又是最常用的运算。本章后半部分讲解了在机器学习中会用到的一些矩阵运算的概念，如范数、行列式、

特征分解、奇异值分解等

　　一、基本单元：标量、向量、矩阵、张量

　　二、

时间： 2024-10-01 12:25:17

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深度学习三十年创新路

深度学习三十年创新路 编者注:深度学习火了,从任何意义上,大家谈论它的热衷程度,都超乎想象.但是,似乎很少有人提出不同的声音,说深度学习的火热,有可能是过度的繁荣,乃至不理性的盲从.而这次,有不同的想法出现了. 本篇文章来自依图科技 CEO Leo的投稿,依图科技是一家专注研究CV(Computer Vison,计算机视觉)的以技术驱动的创业公司,Leo自己也在这一领域有深入研究,因此这次写下这篇文章,希望回顾一下深度学习三十年的创新之路. 近期Nature杂志刊登了Lecun.Bengio.H

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 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

深度学习三

转载:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518 目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征 4.1.特征表示的粒度 4.2.初级(浅层)特征表示 4.3.结构性特征表示 4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learnin

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列三

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

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