Click here for a newer version (Knet7) of this tutorial. The code used in this version (KUnet) has been deprecated. There are a number of deep learning packages out there. However most sacrifice readability for efficiency. This has two disadvantages:…

深度学习编译与优化Deep Learning Compiler and Optimizer…

MIT(Deep Learning for Self-Driving Cars) CMU(Deep Reinforcement Learning and Control ) 参考网址: 1 Deep Learning for Self-Driving Cars  --  6.S094 http://selfdrivingcars.mit.edu/ 2 Deep Reinforcement Learning and Control  --  10703 https://katefvision.gi…

https://www.wxnmh.com/thread-1528249.htm https://www.wxnmh.com/thread-1528251.htm https://www.wxnmh.com/thread-1528254.htm Word embeddings using pre-trained embeddings (Kim, 2014) [12] 使用预训练embedding The optimal dimensionality of word embeddings is m…

http://www.tuicool.com/articles/MfYjQfV 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法 时间 2016-02-18 10:46:17  ITeye 原文  http://www.iteye.com/news/31357 主题 神经网络算法Java 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关…

 http://blog.csdn.net/hustjoyboy/article/details/50721535 "如何用70行Java代码实现深度神经网络算法" 的delphi版本 2016-02-23 10:58 225人阅读 评论(0) 收藏 举报 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. =====ann.pas源程序=================================== { by 阿甘 2016.2.23 参考自此篇文档如何用70行Java代码实…

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题. 程序员如何学习机器学习 对程序员来说,机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力),相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文而头疼,甚至可能 知难而退.但实际上机器学习算法落地程序并不难写,下面是70行代码实现的反向多层(B…

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…

这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断,采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路,将机械振动信号按照故障类型进行分类. 文章的核心创新点:复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分,而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的,因此可以按照如下步骤设计深度神经网络,实现对不同频带信息自适应加权的功能. 第一步:对振动信号进行离散小波包分解,构建小波包系数矩阵,作为深度学习算法的输入. 第二步:作者设计了一种动态加权层(dynamic weight…

Deep Learning Methods for Vision CVPR 2012 Tutorial  9:00am-5:30pm, Sunday June 17th, Ballroom D (Full day) Rob Fergus (NYU), Honglak Lee (Michigan), Marc'Aurelio Ranzato (Google) Ruslan Salakhutdinov(Toronto), Graham Taylor(Guelph), Kai Yu(Baidu)  O…