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RNN CNN 機器學習

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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

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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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待看

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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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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一文看懂系列之深入理解 RNN——神經圖靈機(附代碼)
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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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Tensflowcnn
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機器學習

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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