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DEEp lEArning

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:...

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。

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...

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

深度信念网(DBN)是一种图模型,可以通过对受限玻尔兹曼机(RBM)以贪婪和无监督的方式进行叠加和训练获得。 采用对被观察的x向量和第I隐层的接点进行建模的方式,我们可以训练DBN来提取训练数据的深度层级表示, 这里每个隐层的分布基于它紧邻的...

简述deep learning技术当前的主要应用有哪些 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_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

这几年挺火的 google研发的deep learning 工具包tensorflow也有python接口了

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。...

你说的Deep learning 是指的这个链接里面的内容吗?你参考看看 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518/

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