【Deep learning：一(基础知识_1)】的更多相关文章

转载 Deep learning：一(基础知识_1)

前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识,打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial,据说这个教程写得浅显易懂,也不太长.不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识,见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning.内容其实很短,每小节就那么几分钟,且讲得非常棒. 教程中的一些术语: Model repr…

Deep learning：一(基础知识_1)

本文纯转载: 主要是想系统的跟tornadomeet的顺序走一遍deeplearning; 前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识,打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial,据说这个教程写得浅显易懂,也不太长.不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识,见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning…

[Deep Learning] 神经网络基础

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的…

[Deep Learning] 神经网络基础【转】

本文转载自:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html 阅读目录 1. 神经元模型 2. 感知机和神经网络 3. 误差逆传播算法 4. 常见的神经网络模型 5. 深度学习 6. 参考内容 目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然…

[基础]Deep Learning的基础概念

目录 DNN CNN DNN VS CNN Example 卷积的好处why convolution? DCNN 卷积核移动的步长 stride 激活函数 active function 通道 channel 补零 padding 参数计算 池化层 Pooling layer 池化层的超参数: 池化层的类型: 全连接层 Fully connected layer FC层 CNN的一些性质 不变性 invariant 反向传播梯度消失 常规框架 trick #空洞卷积 dialted convol…

Deep Learning 22：总结一些deep learning的基本知识

1.交叉熵代价函数 2.正则化方法:L1和L2 regularization.数据集扩增.dropout 3. 数据预处理 4.机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 5.随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(Batch gradient descent )的公式对比.实现对比 随机梯度下降中,momentum的理解 Optimization: Stochastic Gradient Descent 6.…

MySQL基础知识_1

平时只会使用简单的增删改查,促使我学习这个来源于一道面试题,左思右想,依然想不出来,所以决定系统的学习一下. MySQL创建数据库 CREATE DATABASE <数据库名>; CREATE DATABASE l_test; MySQL删除数据库 DROP DATABASE <数据库名>; DROP DATABASE l_test; MySQL创建数据表 创建MySQL数据表需要以下信息: 表名 表字段名 定义每个表字段 CREATE TABLE <表名> (列名 列…

Deep Reinforcement Learning 基础知识

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201…

Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201…

深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning（深度学习）卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN))

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一…