深度学习三巨头之一来清华演讲了,你只需要知道这7点 http://wemedia.ifeng.com/10939074/wemedia.shtml Yann LeCun还提到了一项FAIR开发的,用于检测.分割.识别单张图像中每个物体的技术,比如在一盘菜里检测.分割.并识别出西兰花来.又或是在一堆羊群里分割出每只羊,其核心流程为以下三步(去年8月都已开源): 1)使用DeepMask这个新型框架对物体进行检测与分割,生成初始对象掩膜(Mask,相当于一个覆盖区域): 2)使用SharpMask模…

    这篇博文详细分析了前馈神经网络的内容,它对应的函数,优化过程等等.     在上一篇博文中已经完整讲述了 SVM 的思想和原理.讲到了想用一个高度非线性的曲线作为拟合曲线.比如这个曲线可以是: \[g(x)=w_3(f_2(w_2(f_1(w_1x_1+b_1))+b2))+b3\]     这个函数的 \(x\), \(b\) 是向量,\(w\) 是矩阵,最后得到的结果是向量.\(f_1\) 和 \(f_2\) 是 sigmoid 函数或者阶跃函数等非线性函数.这里就只复合三层,其实可…

    在上篇博客中提到,如果想要拟合一些空间中的点,可以用最小二乘法,最小二乘法其实是以样例点和理论值之间的误差最小作为目标.那么换个场景,如果有两类不同的点,而我们不想要拟合这些点,而是想找到一条直线把点区分开来,就像下图一样,那么我们应该怎么做呢?这个是一个最简单的分类问题. 线性可分数据集     先考虑最简单的情况,也就是这两类点是没有交错在一起的,能够用一条直线 \(ax_{1}+bx_{2}+c=0\) 把它们区分开(是线性可分的).所以只要能够确定参数 \(a\) 和 \(b\)…

    这篇博文承接上一篇,详细推导了 SVM 算法,包括对偶算法,SMO 优化算法,核函数技巧等等,最后还提到用高度非线性的曲线代替超平面,就是神经网络的方法.     在第一篇中已经得到了最优间隔分类器的目标函数: \[\begin{align*} max_{\gamma,w,b} \quad \gamma \\ &s.t. \quad y_{i}\frac {wx+b}{||w||} > \gamma \end{align*}\]     接下来的任务就是要求解这个目标函数了.为了求解…

服务的注册与发现是微服务必不可少的功能,这样系统才能有更高的性能,更高的可用性.go-micro框架的服务发现有自己能用的接口Registry.只要实现这个接口就可以定制自己的服务注册和发现. go-micro在客户端做的负载,典型的Balancing-aware Client模式. 服务端把服务的地址信息保存到Registry, 然后定时的心跳检查,或者定时的重新注册服务.客户端监听Registry,最好是把服务信息保存到本地,监听服务的变动,更新缓存.当调用服务端的接口是时,根据客户端的服务…

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/51813615 前言 对于深度学习,新手我推荐先看UFLDL,不做assignment的话,一两个晚上就可以看完.毕竟卷积.池化啥的并不是什么特别玄的东西.课程简明扼要,一针见血,把最基础.最重要的点都点出来 了. cs231n这个是一个完整的课程,内容就多了点,虽然说课程是computer vision的,但80%还是深度学习的内容.图像的工作暂时用不上,我就先略过了. 突然发现这两个课程都是斯坦福的…

上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可以进行通信了.这篇帖子详细说一下,go-micro的通信协议.编码,和具体服务方法的调用过程是如何实现的,文中的代码还是我github上的例子: gomicrorpc go-micro 支持很多通信协议:http.tcp.grpc等,支持的编码方式也很多有jso…

摘要: 上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可以进行通信了. 上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可…

20个令人惊叹的深度学习应用(Demo+Paper+Code) 从计算机视觉到自然语言处理,在过去的几年里,深度学习技术被应用到了数以百计的实际问题中.诸多案例也已经证明,深度学习能让工作比之前做得更好. 今天,量子位为大家收集了20个深度学习方面的优秀应用——当然,这份榜单可能并不详尽,但相信看过之后,你对这项技术在某些领域的潜力会有更清晰的认识. 针对每个应用,我们还尽量收集了相关的Demo.Paper和Code等信息. 1.Face2Face:扮演特朗普 斯坦福大学的一个小组做了一款名为F…

参考文献:<Tensorflow:实战Google深度学习框架> [一]深度学习简介 1.1 深度学习定义 Mitchell对机器学习的定义:任务T上,随着经验E的增加,效果P也可以随之增加,那么程序可以在经验中学习. 传统机器学习算法的问题:无法从数据中习得更好的特征表达,从而无法有效的利用越来越多的数据 难点:如何数字化的表达现实世界中的实体:将非结构化的内容结构化:从实体中提取特征. 传统机器学习与深度学习的对比 1.2 深度学习历史 深度学习三阶段: 一.仿生机器学习: 1943年神经…