Image understanding with deep convolutional networks 直到2012年ImageNet大赛之前,卷积神经网络一直被主流机器视觉和机器学习社区所遗弃.2012年ImageNet大赛上卷积神经网络用来识别1000种分类的近100万张图片,错误率比之前大赛的最好成绩降低了近一半. 基于卷积神经网络视觉系统的表现引起了大多数技术公司的注意,包括Google.Facebook.Microsoft.IBM.Yahoo!.Twitter 和Adobe等. 许多…
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…
最近deep learning大火,不仅仅受到学术界的关注,更在工业界受到大家的追捧.在很多重要的评测中,DL都取得了state of the art的效果.尤其是在语音识别方面,DL使得错误率下降了大约30%,取得了显著的进步,现在如果哪个做语音识别的公司没用DL,都不好意思打招呼了,相信后续这种状况还会延伸到图像和自然语言处理等其它领域. deep learning本身算是machine learning的一个分支,简单可以理解为neural network的发展.大约二三十年前,neu…
Deep Learning 方向的部分 Paper ,自用.一 RNN 1 Recurrent neural network based language model RNN用在语言模型上的开山之作 2 Statistical Language Models Based on Neural Networks Mikolov的博士论文,主要将他在RNN用在语言模型上的工作进行串联 3 Extensions of Recurrent Neural Network Language Model 开山之…