0.读书笔记之The major advancements in Deep Learning in 2016

The major advancements in Deep Learning in 2016 地址:https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/ 主要挑战是unsupervised learning 无监督学习,2016年大量的研究专注于generative models 生成模型.几大巨头谷歌和脸书分别创新于自然语言处理NLP. 无监督学习无监督学习指的是在没有额外信息的新数据中,提取…

(转) The major advancements in Deep Learning in 2016

The major advancements in Deep Learning in 2016 Pablo Tue, Dec 6, 2016 in MACHINE LEARNING DEEP LEARNING GAN Deep Learning has been the core topic in the Machine Learning community the last couple of years and 2016 was not the exception. In this arti…

[译]2016年深度学习的主要进展（译自：The Major Advancements in Deep Learning in 2016）

译自:The Major Advancements in Deep Learning in 2016 建议阅读时间:10分钟 https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/majoradvancementsdeeplearning2016/ 在过去的十多年来,深度学习一直是核心话题,2016年也不例外.本文回顾了他们认为可能会推动这个领域发展或已经对这个领域产生巨大贡献的技术.(1)无监督学习有史以来便是科研人员所面临的的主要挑战之一.由于大量产生式模型的提出,201…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning)

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号时序差分学习简话时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

李宏毅机器学习笔记4：Brief Introduction of Deep Learning、Backpropagation(后向传播算法)

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 6: Brief Introduction of Deep Learning 本节课主要围绕Deep Learing三步骤: (1)function set (2)goodness of function (…

<玩转Django2.0>读书笔记:表单

1. 表单字段参考: 官方文档 Django表单字段汇总 2. 表单代码示例(forms.Form) # form.py代码 # 获取数据库数据 choices_list = [(i+1,v['typename']) for i,v in \ enumerate(ProductType.objects.values('typename'))] # 自定义数据验证函数 def price_validate(value): if int(value) <= 0: print("******已…

<玩转Django2.0>读书笔记:模板和模型

1. 模板内置标签 Django常用内置标签标签描述 {% for %} 遍历输出变量的内容 {% if %} 对变量进行条件判断 {% csrf_token %} 生成csrf_token标签,用于防护跨站请求伪造攻击 {% url %} 引用路由配置地址,生成相应的URL地址 {% with %} 将变量名重新命名 {% load %} 加载导入Django的标签库 {% static %} 读取静态资源文件 {% extends xxx %} 模板继承,xxx为模板文件名,使当前模板继…

vue2.0读书笔记2-进阶

一.深入响应式原理二.过渡效果三.过渡状态四.Render函数五.自定义指令六.混合七.插件八.单文件组件九.生产环境十.路由 vue-router: http://router.vuejs.org/ 十一.状态管理vuex 集成到了vue-devtools当中十二.单元测试(断言等,使用karma进行自动化测试) 十三.服务端渲染一.深入响应式原理 1.1.如何追踪变化通过watcher把组件渲染过程中的依赖纪录下来,当依赖项的setter被调用时,watcher…

<玩转Django2.0>读书笔记:邮件和分页

1. 发送邮件 # settings.py设置 # 邮箱设置 EMAIL_USE_SSL = True # 邮件服务器 EMAIL_HOST = 'smtp.qq.com' # 邮件服务端口 EMAIL_PORT = 465 # 发送邮件账号 EMAIL_HOST_USER = "1223936862@qq.com" # SMTP服务密码 EMAIL_HOST_PASSWORD = "oxwxxxxxgbrvjejc" DEFAULT_FROM_EMAIL = EM…

<玩转Django2.0>读书笔记:URL规则和视图

1. 带变量的URL #urls.py from django.urls import path from .view import * urlpatterns = [ path('',index_views), #添加带有整数的字符类型.整形和slug的URL path('<year>/<int:month>/<slug>',mydate_views), ] URL变量类型: 字符类型 : 默认类型,匹配任何非空字符串,但不含'/' int : 整型 slug : 可…

vue2.0读书笔记3 - router、vuex

1.vue的应用场景.优势.劣势优势通常情况下,运行时效率更高:一个事件循环仅一次视图更新,无频繁的DOM操作: 数据与视图分离,通过管理数据流,控制页面的展现,便于维护.且高效: 数据双向绑定,表单操作方便.快捷: 代码风格简约,完全符合前端的书写习惯: 组件管理的方式,更便于代码的复用.管理:单文件组件将每一个独立的功能封装在独立文件中,更灵活: 有较好的插件支持:vue-router.vuex.vue-loader等. 劣势初始化时间长: 要构建虚拟DOM,其代码风格更符合人的读写习…

vue2.0读书笔记1-基础

一.概述二.模版语法三.计算属性四.class与style绑定五.条件渲染六.列表渲染七.事件处理器八.表单控件绑定九.组件一.概述在底层的实现上, Vue 将模板编译成虚拟 DOM 渲染函数.结合响应系统,在应用状态改变时, Vue 能够智能地计算出重新渲染组件的最小代价并应用到 DOM 操作上. 二.模版语法 2.1.插值 2.1.1.文本 a.{{ msg }} b.v-once 指令,你也能执行一次性地插值,当数据改变时,插值处的内容不会更新. …

论文笔记：（CVPR2017）PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

目录一. 存在的问题二. 解决的方案 1.点云特征 2.解决方法三. 网络结构四. 理论证明五.实验效果 1.应用 (1)分类: ModelNet40数据集 (2)部件分割:ShapeNet part数据集 (3)语义分割/检测 2.网络结构分析 (1)针对无序性的解决方法比较 (2)输入和特征对齐的有效性验证 (3)鲁棒性测试(数据缺失.异常值.点扰动) 3.可视化(解释为什么鲁棒性) 4.时间和空间复杂度分析六.仍存在的问题七.代码分析 PointNet: Deep Learn…

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods)

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20…

强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces)

强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习…

强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法

强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 0…

强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法

强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程强化学习读书笔记 - 04 -…

Learning The Bash Shell读书笔记（整理）

最近搞了一本书 Learning Bash Shell,发现有人已经写了阅读笔记,我就在这边整理一下来自blog:http://blog.sina.com.cn/n4mine Learning The Bash Shell读书笔记(1)bash初识,通配符 Learning The Bash Shell读书笔记(2)重定向,管道,后台 Learning The Bash Shell读书笔记(3)特殊字符,引用,控制键 Learning The Bash Shell读书笔记(4)历史命令 Lea…

强化学习读书笔记 - 11 - off-policy的近似方法

强化学习读书笔记 - 11 - off-policy的近似方法学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00…

Deep Learning 学习笔记（8）：自编码器( Autoencoders )

之前的笔记,算不上是 Deep Learning, 只是为理解Deep Learning 而需要学习的基础知识, 从下面开始,我会把我学习UFDL的笔记写出来 #主要是给自己用的,所以其他人不一定看得懂# UFDL链接 : http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 自编码器( Autoencoders ):(概述) 自编码器是只有一层隐藏节点,输入和输出具有相同节点数的神经网络. 自编码器的目的是求的函数 . 也…