转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <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…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <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…

<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60-80…

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>…

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…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

[重磅干货整理]机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总 .…

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve…

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,…

from:http://blog.sciencenet.cn/blog-830496-679604.html 深度学习(Deep Learning,DL)的相关资料总结 有人认为DL是人工智能的一场革命,貌似很NB.要好好学学. 0    第一人(提出者)     好像是由加拿大多伦多大学计算机系(Department of Computer Science ,University of Toronto) 的教授Geoffrey E. Hinton于2006年提出.    其个人网站是:    …

浅谈深度学习(Deep Learning)的基本思想和方法  参考:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/8478562 深度学习(Deep Learning),又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning,是目前非常热的一个研究主题. 本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法. 一. 什么是Deep Learning? 实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象…

特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ…

<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60-80…

问答环节 问:在finetuning的时候,新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小,只能缩放到同样的大小吗?" 答:对的:) 问:目前dl在时序序列分析中的进展如何?研究思路如何,能简单描述一下么答:这个有点长,可以看看google最近的一系列machine translation和image description的工作. 问:2个问题:1.目前Caffe主要面对CV或图像的任务,是否会考虑其它任务,比如NLP?2.如果想学习Caffe代码的话,能给一些建议吗?答:Caffe的…

<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…

1 前言 Andrew Ng的UFLDL在2014年9月底更新了. 对于開始研究Deep Learning的童鞋们来说这真的是极大的好消息! 新的Tutorial相比旧的Tutorial添加了Convolutional Neural Network的内容.了解的童鞋都知道CNN在Computer Vision的重大影响. 而且从新编排了内容及exercises. 新的UFLDL网址为: http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 2 Linear Regression…

http://www.cnblogs.com/ysjxw/archive/2011/10/08/2201782.html Comments from Xinwei: 最近的一个课题发展到与深度学习有联系,因此在高老师的建议下,我仔细看了下深度学习的基本概念,这篇综述翻译自http://deeplearning.net,与大家分享,有翻译不妥之处,烦请各位指正. 查看最新论文 Yoshua Bengio, Learning Deep Architectures for AI, Foundation…

In the last chapter we learned that deep neural networks are often much harder to train than shallow neural networks. That's unfortunate, since we have good reason to believe that if we could train deep nets they'd be much more powerful than shallow…

内容简介 本书由Keras之父.现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉.自然语言处理.生成式模型等应用.书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻.由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读.在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境.建立图像识别模型.生成图像和文字等能力. 作者简介 [作者简介] 弗朗索瓦•肖莱(Franç…

Keras作者.谷歌大脑François Chollet最新撰写的深度学习Python教程实战书籍(2017年12月出版)介绍深入学习使用Python语言和强大Keras库,详实新颖.PDF高清中文版+英文版+源代码,这本书让你通过直观的解释和实例学习深度学习,不得不看. 下载地址:https://www.fageka.com/i/7Z3LFji1434…

官网 链接:CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Notes: 链接:http://cs231n.github.io/ 中文字幕视频 by 大数据文摘 链接:http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001 课件中文翻译 by 杜克 链接:https://www.52ml.net/tags/cs231 课件英文视频及字幕等 by 爱可可-…

现状: 1. 目前大家对于大部分需求,通常采用multiple layer,units in each layer也是人工订好的(虽然可以做稀疏,但是在same layer范围内竞争). 2. 网络结构(或connection paradigm)常用的有3种: DNN(或DBN)中full connection,各个weight独立看待: CNN中part connection(translation or scale)in same convolution,weight有group的概念,同g…

这个月阅读了论文[Partial Adversarial Domain Adaptation-eccv18],文章着眼于源域标签空间包含目标域标签空间的场景,在域对抗神经网络的基础上提出了部分对抗域适应方法.思想很容易理解,即在源域样本空间中引入了权值,希望源域和目标域共有的标签权值大一些,不共有的权值尽可能小. 这是我阅读的第一篇正式应用卷积神经网络的文章,其中对抗的思想用神经网络来实现.实验部分使用的是残差网络框架,包含卷积.池化.激活.全连接.反向传播等知识点,需要我去逐一理解.论文代码使…

Softmax Regression Tutorial地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ 从本节開始,难度開始加大了.我将更具体地解释一下这个Tutorial. 1 Softmax Regression 介绍 前面我们已经知道了Logistic Regression.简单的说就推断一个样本属于1或者0.在应用中比方手的识别.那么就是推断一个图片是手还是非手.这就是非常easy的分类. 其实.我们仅…

1 Vectorization 简述 Vectorization 翻译过来就是向量化,各简单的理解就是实现矩阵计算. 为什么MATLAB叫MATLAB?大概就是Matrix Lab,最根本的差别于其它通用语言的地方就是MATLAB能够用最直观的方式实现矩阵运算.MATLAB的变量都能够是矩阵. 通过Vectorization,我们能够将代码变得极其简洁.尽管简洁带来的问题就是其它人看你代码就须要研究一番了.但不论什么让事情变得simple的事情都是值得去做的. 关于Vectorization核心…

1 Gradient Checking 说明 前面我们已经实现了Linear Regression和Logistic Regression.关键在于代价函数Cost Function和其梯度Gradient的计算. 在Gradient的计算中,我们一般採用推导出来的计算公式来进行计算. 可是我们看到,推导出来的公式是复杂的.特别到后面的神经网络,更加复杂.这就产生了一个问题,我们怎样推断我们编写的程序就是计算出正确的Gradient呢? 解决的方法就是通过数值计算的方法来估算Gradient然后…

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源:十一城 http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示…

feature study within neural network 在regression问题中,根据房子的size, #bedrooms原始特征可能演算出family size(可住家庭大小), zip code可能演算出walkable(可休闲去处),富人比例和zip code也可能决定了学区质量,这些个可住家庭大小,可休闲性,学区质量实际上对于房价预测有着至关重要的影响,但是他们都无法直接从原始数据输入获取,而是进过hidden layer学习抽象得出的特征. loss functio…

[面向代码]学习 Deep Learning(二)Deep Belief Nets(DBNs) http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/9447967 分类: 机器学习2013-07-24 11:50 517人阅读 评论(5) 收藏 举报 目录(?)[-] DBNdbnsetupm DBNdbntrainm DBNrbmtrainm DBNdbnunfoldtonnm 总结 =================================…