Deep Learning(深度学习)学习笔记(不断更新): Deep Learning(深度学习)学习笔记之系列(一) 深度学习(Deep Learning)资料(不断更新):新增数据集,微信公众号写的更全些 为了您第一时间能获取到最新资料,请关注微信公众号:大数据技术宅 深度学习(Deep Learning)资料大全(不断更新) 相关Paper(不断更新) 笔者先从多个渠道整理了几篇,后续边看边更新. 1.Densely Connected Convolutional Networks 2.…

深度学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0 深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法. 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法.观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边.特定形状的区域等.而使用某些特…

大牛推荐的入门用深度学习导论,刚拿到有点懵,第一次接触PPT类型的学习资料,但是耐心看下来收获还是很大的,适合我这种小白入门哈哈. 原PPT链接:http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=108adce3-2c3d-4758-a830-95d0a57e46bc&v=&b=&from_search=3 我也放到我的盘里啦: 链接:https://pan.baidu.com/s/13xTs4qJKv2Ere4CscCQeDw…

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…

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有人一样的智慧:而这样一种技术在将来无疑是前景无限的.那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢? 深度学习是什么 深度学习是机器学习领域中对模式(声音.图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种…

Deep Learning Research Groups Some labs and research groups that are actively working on deep learning: University of Toronto - Machine Learning Group (Geoffrey Hinton, Rich Zemel, Ruslan Salakhutdinov, Brendan Frey, Radford Neal) Université de Montr…

Datasets These datasets can be used for benchmarking deep learning algorithms: Symbolic Music Datasets Piano-midi.de: classical piano pieces (http://www.piano-midi.de/) Nottingham : over 1000 folk tunes (http://abc.sourceforge.net/NMD/) MuseData: ele…

Deep Learning Tutorials Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. See these course notes for a brief…

Caffe(http://caffe.berkeleyvision.org/)是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清(http://daggerfs.com/),他眼下在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构.支持命令行.Python和MATLAB接口:能够在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 1.     上手快:模型与对应优化都是以文本形式而非代码形式给出. C…

https://blog.csdn.net/h4565445654/article/details/70477979…