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简单来说: 1)深度学习(Deep Learning)只是机器学习(Machine Learning)的一种类别,一个子领域。机器学习 > 深度学习 2)大数据(Big Data)不是具体的方法,甚至不算具体的研究学科,而只是对某一类问题,或需处理的数据的描述 具体来说:...

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...

当然要先学习机器学习,推荐周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》。关于深度学习,推荐深度学习领域圣经“DeepLearning”中文版。

深度学习pdf 看看可不可以用

时间序列的话可以用arima模型预测。 而回归类的数据可以用各种各样的模型预测啦,根据你具体的内容和数据类型有各自的。 当然,有些模型可以用在两方面都可以的,例如deep learning啊,neural network

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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。...

分布式计算是研究分布式系统上的计算技术,而分布式系统通常是通过网络连接的计算集群。并行计算是研究如何让计算能够同时执行的技术,它可以是指令级并行、数据级并行或者任务级的并行,所以就算是在一个多核CPU上,也可以研究并行计算的技术(...

深度学习已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。从2013、2014年开始,也在自然语言处理领域出现深度学习的应用浪潮,例如今年ACL上有人(应该是BBN公司?)利用深度学习极大地提升了统计机器翻译的性能,颇值得期待。 关于深度学习的挑...

SVM方面,首选的肯定是libsvm这个库,应该是应用最广的机器学习库了。 下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧! 1. convnetjs - star:2200+ 实现了卷积神经网络,可以用来做分类,回归,强化学习等。 2. DeepLearn Toolbox - star:1000+ M。

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