摘要:監督學習里典型的例子就是。這聽起來似乎有點不可思議,但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。增強學習背后的人工智能深度學習原理初探
CNN
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深度學習官方
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一些博客的筆記
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本文主要的 reference 是 Google Brain 的 Chris Olah 和 Shan Carter 所寫的關于注意力機制和RNNs 的 Blog, 原文里有非常漂亮的動態圖,想看英文的讀者推薦直接閱讀原文。另外Olah的blog超級贊,可以說是必看。
Citation: Chris Olah & Shan Carter, “Attention and Augmented Recurrent Neural Networks”, Distill, 2016.
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贊多多
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RNN入門
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循環神經網絡(Recurrent)——介紹
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深度學習筆記整理
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Deep Learning(深度學習)整理,RNN,CNN,BP
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一文讀懂 CNN、DNN、RNN 內部網絡結構區別
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TensorFlow人工智能引擎入門教程之九 RNN/LSTM循環神經網絡長短期記憶網絡使用
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Deep Learning源代碼收集-持續更新…
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一文看懂系列之深入理解 RNN——神經圖靈機(附代碼)
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從RNN到LSTM
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深度學習之神經網絡結構——RNN_理解LSTM
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Deep learning:四十九(RNN-RBM簡單理解)
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關于人工神經網絡,你所應知道的一切都在這里了
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人人都能用Python寫出LSTM-RNN的代碼![你的神經網絡學習最佳起步]
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Tensflowcnn
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機器學習的常用方法,主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。監督學習,就是人們常說的分類,通過已有的訓練樣本(即已知數據以及其對應的輸出)去訓練得到一個最優模型(這個模型屬于某個函數的集合,最優則表示在某個評價準則下是最佳的),再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出,對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的,也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人對事物的認識中,我們從孩子開始就被大人們教授這是鳥啊、那是豬啊、那是房子啊,等等。我們所見到的景物就是輸入數據,而大人們對這些景物的判斷結果(是房子還是鳥啊)就是相應的輸出。當我們見識多了以后,腦子里就慢慢地得到了一些泛化的模型,這就是訓練得到的那個(或者那些)函數,從而不需要大人在旁邊指點的時候,我們也能分辨的出來哪些是房子,哪些是鳥。監督學習里典型的例子就是KNN、SVM。無監督學習(也有人叫非監督學習,反正都差不多)則是另一種研究的比較多的學習方法,它與監督學習的不同之處,在于我們事先沒有任何訓練樣本,而需要直接對數據進行建模。這聽起來似乎有點不可思議,但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。比如我們去參觀一個畫展,我們完全對藝術一無所知,但是欣賞完多幅作品之后,我們也能把它們分成不同的派別(比如哪些更朦朧一點,哪些更寫實一些,即使我們不知道什么叫做朦朧派,什么叫做寫實派,但是至少我們能把他們分為兩個類)。無監督學習里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在于把相似的東西聚在一起,而我們并不關心這一類是什么。因此,一個聚類算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。k-means
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github增強學習augmented
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DeepMind背后的人工智能:深度學習原理初探
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https://deepmind.com/
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摘要:監督學習里典型的例子就是。這聽起來似乎有點不可思議,但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。增強學習背后的人工智能深度學習原理初探 CNN http://blog.csdn.net/darkprin... http://blog.csdn.net/darkprin... http://blog.csdn.net/darkprin... http://blog.csdn....
摘要:一時之間,深度學習備受追捧。百度等等公司紛紛開始大量的投入深度學習的應用研究。極驗驗證就是將深度學習應用于網絡安全防御,通過深度學習建模學習人類與機器的行為特征,來區別人與機器,防止惡意程序對網站進行垃圾注冊,撞庫登錄等。 2006年Geoffery ?Hinton提出了深度學習(多層神經網絡),并在2012年的ImageNet競賽中有非凡的表現,以15.3%的Top-5錯誤率奪魁,比利用傳...
摘要:本文將詳細解析深度神經網絡識別圖形圖像的基本原理。卷積神經網絡與圖像理解卷積神經網絡通常被用來張量形式的輸入,例如一張彩色圖象對應三個二維矩陣,分別表示在三個顏色通道的像素強度。 本文將詳細解析深度神經網絡識別圖形圖像的基本原理。針對卷積神經網絡,本文將詳細探討網絡 中每一層在圖像識別中的原理和作用,例如卷積層(convolutional layer),采樣層(pooling layer),...
摘要:相比于直接使用搭建卷積神經網絡,將作為高級,并使用作為后端要簡單地多。測試一學習模型的類型卷積神經網絡數據集任務小圖片數據集目標將圖片分類為個類別根據每一個的訓練速度,要比快那么一點點。 如果我們對 Keras 在數據科學和深度學習方面的流行還有疑問,那么考慮一下所有的主流云平臺和深度學習框架的支持情況就能發現它的強大之處。目前,Keras 官方版已經支持谷歌的 TensorFlow、微軟的...
摘要:年以來,深度學習方法開始在目標跟蹤領域展露頭腳,并逐漸在性能上超越傳統方法,取得巨大的突破。值得一提的是,目前大部分深度學習目標跟蹤方法也歸屬于判別式框架。 開始本文之前,我們首先看上方給出的3張圖片,它們分別是同一個視頻的第1,40,80幀。在第1幀給出一個跑步者的邊框(bounding-box)之后,后續的第40幀,80幀,bounding-box依然準確圈出了同一個跑步者。以上展示的其...
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