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摘要:由吳恩達(dá)領(lǐng)導(dǎo)的斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)小組,研發(fā)出一種新的深度學(xué)習(xí)算法,可以診斷種類型的心律失常。吳恩達(dá)表示,機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以比專家更較精確的診斷心律失常。這項(xiàng)研究可能是機(jī)器學(xué)習(xí)徹底改變醫(yī)療行業(yè)的標(biāo)志之一。 由吳恩達(dá)領(lǐng)導(dǎo)的斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)小組,研發(fā)出一種新的深度學(xué)習(xí)算法,可以診斷14種類型的心律失常。吳恩達(dá)表示,機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以比專家更較精確的診斷心律失常。這項(xiàng)研究可能是機(jī)器學(xué)習(xí)徹底改變醫(yī)療行業(yè)...
摘要:毫無疑問,深度學(xué)習(xí)將驅(qū)動(dòng)在公司中的應(yīng)用。在其價(jià)值評(píng)估和策略評(píng)估上使用的就是深度學(xué)習(xí)。端到端的深度學(xué)習(xí)是一個(gè)令人著迷的研究領(lǐng)域,但是迄今為止混合系統(tǒng)在應(yīng)用領(lǐng)域會(huì)更有效率。目前專注于深度學(xué)習(xí)模式,方法和戰(zhàn)略的研究。 在之前的博客中,我曾預(yù)言過未來幾年的發(fā)展趨勢。我記得上一篇博客的內(nèi)容是《2011年軟件開發(fā)趨勢和相關(guān)預(yù)言》(Software DevelopmentTrends and Predic...
摘要:意味著完全保持,意味著完全丟棄。卡比獸寫這篇博文的時(shí)間我本可以抓一百只,請(qǐng)看下面的漫畫。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)以的概率判定輸入圖片中的卡比獸正在淋浴,以的概率判定卡比獸正在喝水,以的概率判定卡比獸正在遭遇襲擊。最終結(jié)果是卡比獸正在遭遇襲擊 我第一次學(xué)習(xí) LSTM 的時(shí)候,它就吸引了我的眼球。事實(shí)證明 LSTM 是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)相當(dāng)簡單的擴(kuò)展,而且在最近幾年里深度學(xué)習(xí)所實(shí)現(xiàn)的驚人成就背后都有它們...
摘要:前饋網(wǎng)絡(luò)的反向傳播從最后的誤差開始,經(jīng)每個(gè)隱藏層的輸出權(quán)重和輸入反向移動(dòng),將一定比例的誤差分配給每個(gè)權(quán)重,方法是計(jì)算權(quán)重與誤差的偏導(dǎo)數(shù),即兩者變化速度的比例。隨后,梯度下降的學(xué)習(xí)算法會(huì)用這些偏導(dǎo)數(shù)對(duì)權(quán)重進(jìn)行上下調(diào)整以減少誤差。 目錄前饋網(wǎng)絡(luò)遞歸網(wǎng)絡(luò)沿時(shí)間反向傳播梯度消失與梯度膨脹長短期記憶單元(LSTM)涵蓋多種時(shí)間尺度本文旨在幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者了解遞歸網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式,以及一種主要的遞歸網(wǎng)絡(luò)...
摘要:手把手教你做個(gè)人火的時(shí)候,隨便一個(gè)都能賺的盆滿缽滿,但是,個(gè)人沒有服務(wù)端,沒有美工,似乎就不能開發(fā)了,真的是這樣的嗎秘密花園經(jīng)典的中文手冊(cè)。涵蓋前端知識(shí)體系知識(shí)結(jié)構(gòu)圖書推薦以及入門視頻教程,全的簡直不要不要的了。 JavaScript 實(shí)現(xiàn)點(diǎn)擊按鈕復(fù)制指定區(qū)域文本 html5 的 webAPI 接口可以很輕松的使用短短的幾行代碼就實(shí)現(xiàn)點(diǎn)擊按鈕復(fù)制區(qū)域文本的功能,不需要依賴 flash。...
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