最近一直在开发Orchestra Pipeline System,歇两天翻译点文章换换气.这篇文章是无意间看到的,自己从2015年就开始关注机器学习在视效领域的应用了,也曾利用碎片时间做过一些算法移植的工作,所以看到这篇文章的时候很有共鸣,遂决定翻译一下. 原文链接:https://www.fxguide.com/fxfeatured/new-machine-learning-server-for-deep-learning-in-nuke/ 正文: Recent years have seen…
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…
<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://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…
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>…
第一周:深度学习引言(Introduction to Deep Learning) 欢迎(Welcome) 深度学习改变了传统互联网业务,例如如网络搜索和广告.但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们,从获得更好的健康关注. 深度学习做的非常好的一个方面就是读取 X 光图像,到生活中的个性化教育,到精准化农业,甚至到驾驶汽车以及其它一些方面.如果你想要学习深度学习的这些工具,并应用它们来做这些令人窒息的操作,本课程将帮助你做到这一点.当你完成 cousera 上面的这一系列专项课…
Decision Boundaries for Deep Learning and other Machine Learning classifiers H2O, one of the leading deep learning framework in python, is now available in R. We will show how to get started with H2O, its working, plotting of decision boundaries and…
