国内首本免费深度学习书籍！还有人没Get么？

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国内首本免费深度学习书籍！还有人没Get么？

这本书的作者很有趣鸭. 一开篇别的不说,先跟大家讲哲学,讨论人工智能实现的可能性.摘录一些他的结论: 人工智能可以实现自由意志并不存在量子力学并不能证明自由意志的存在幸福感和物质水平提高并没有绝对的关系并不存在完全客观的世界,一切都是主观的,一切唯心造意识不过是类似于DQN里的Replay Buffer,并无特殊之处计算(图灵机)有限制,但是人类并没有超越图灵机的计算能力生命是什么?生命是一个美好的巧合,是宇宙在奔向熵最大的死寂过程中,为自己创造的观众. 每一点结论他都进行了大篇幅…

免费深度学习GPU，Google Yes！

深度学习越加火热,但是,很多实验室并没有配套的硬件设备,让贫穷的学生党头大经过网上大量的搜罗,我整理了适合学生党的深度学习解决方案.利用Colab + Kaggle两大免费的GPU环境,让深度学习变得简单. Colab Google Colab提供了免费K80的GPU,通过Google Drive就可以很好的白嫖一波了,配置教程通过下载Google备份与同步到本地端,就可以实现数据的同步,保证了较大量的数据集在云端和本地端直接的无差错传输通过这一同步,在本地端修改代码,可以在1分钟之内就同…

【深度学习Deep Learning】资料大全

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…

深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将…

[翻译]深度学习的机器（The learning machines）

学习的机器用大量的数据识别图像和语音,深度学习的计算机(deep-learning computers) 向真正意义上的人工智能迈出了一大步. Nicola Jones Computer Science,Vol 505: P146-148, 2014.1.9 3年前,位于Mountain View, California的Google X实验室中研究者从YouTube视频中提取了100,000,000张静态图片,提供给Google Brain(一个由1000台计算机组成的网络,像蹒跚学步的小孩…

深度学习框架PyTorch一书的学习-第四章-神经网络工具箱nn

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu…

对比深度学习十大框架：TensorFlow 并非最好？

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…