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深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像.声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出.基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器…
Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve…
from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,…
深度学习发展历史: 感知机和逻辑回归很像,只是没有\(sigmoid\)激活函数. 深度学习训练的三个步骤: Step1:神经网络(Neural network) Step2:模型评估(Goodness of function) Step3:选择最优函数(Pick best function) Step1: 完全连接前馈神经网络 Fully Connect Feedforward Network: 概念:输入层.隐藏层.输出层.神经元 Deep = Many hidden layers 全连接:…
申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…
      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…
十.总结与展望 1)Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征. 高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器, 小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达. Deep lea…
目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征        4.1.特征表示的粒度        4.2.初级(浅层)特征表示        4.3.结构性特征表示        4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程        8.1.传统神经网络的训练方法…