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DEEp lEArning

deep learning: 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。...

Deep_Learning_发展历程.pdf http://pan.baidu.com/share/link?shareid=1994319194&uk=1698453400 资料大小: 1.11 MB 百度写的下载资源分享经验,分享给你 http://jingyan.baidu.com/article/36d6ed1f6255821bcf488313.html

只有二维信息习得的图像特征确实有很大的局限性,最明显的表现就是无法准确识别物体高光和阴影的问题。

在计算机科学领域,很少有论文能在Nature和Science上发表(上一篇给我留下深刻印象的是Hinton2006年降维的论文发表于Science),而这次Nature专门为Deep Learning开了一个专栏,以Review的形式一次性发表了多篇高质量论文,涉及概率机器学习(恕...

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程 深度学习(Deep Learning),又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning,是目前非常热的一个研究主题。 本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法。 一. 什...

因为自然语言太复杂多变,目前的所谓deep learning还只是深度的数据挖掘,仍然是启发式算法而不是真的人工智能。

Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量(Word Embedding)方法对传统语言模型的提升[1];而且我相信,deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。 当然,深度学习DeepLearning最为人所...

google头一次让人莫名地失望, 总觉得有些华而不实, 或搞了噱头但有意地抽掉关键功能 这里跟另一个我用的框架比较 deeplearning4j 及其分开的数值库 ...

不是非常精通DL,瞎说说 只有二维信息习得的图像特征确实有很大的局限性,最明显的表现就是无法准确识别物体高光和阴影的问题。 这个问题从一些图形学的研究中也能看出来,比如给三维渲染传输手绘材质的算法。 不论是否用深度CNN都很难准确匹配...

如何评价 MIT Deep Learning 这本书? 很多人都推荐说 MIT 的 Deep Learning 是比较权威的一本学习 深度学习 的书。

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