Why Deep Learning Works – Key Insights and Saddle Points A quality discussion on the theoretical motivations for deep learning, including distributed representation, deep architecture, and the easily escapable saddle point. By Matthew Mayo. This post…

https://medium.com/towards-data-science/deep-learning-for-object-detection-a-comprehensive-review-73930816d8d9 https://stackoverflow.com/questions/20027598/why-should-weights-of-neural-networks-be-initialized-to-random-numbers/40525812?noredirect=1#c…

Decision Boundaries for Deep Learning and other Machine Learning classifiers H2O, one of the leading deep learning framework in python, is now available in R. We will show how to get started with H2O, its working, plotting of decision boundaries and…

Growing Pains for Deep Learning Advances in theory and computer hardware have allowed neural networks to become a core part of online services such as Microsoft's Bing, driving their image-search and speech-recognition systems. The companies offering…

1. 深度学习中网络越深越好么? 理论上说是这样的,因为网络越深,参数也越多,拟合能力也越强(但实际情况是,网络很深的时候,不容易训练,使得表现能力可能并不好). 2. 那么,不同什么深度的网络,在参数差不多大小的情况下,深的网络会比浅的网络表现能力好么?即深度较深的网络比较"瘦",深度较浅的网络比较"胖". 一般来说,相同参数下深度较深的网络表现能力也比深度较浅的网络要好. 3. 为什么深度较深的网络的表现能力要比深度较浅的网络要好? 1) 深层网络更加结构化,很…

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上…

The major advancements in Deep Learning in 2016 Pablo Tue, Dec 6, 2016 in MACHINE LEARNING DEEP LEARNING GAN Deep Learning has been the core topic in the Machine Learning community the last couple of years and 2016 was not the exception. In this arti…

  Deep Learning Research Review Week 2: Reinforcement Learning 转载自: https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/Deep-Learning-Research-Review-Week-2-Reinforcement-Learning This is the 2nd installment of a new series called Deep Learning Resea…

从13年11月初开始接触DL,奈何boss忙or 各种问题,对DL理解没有CSDN大神 比如 zouxy09等 深刻,主要是自己觉得没啥进展,感觉荒废时日(丢脸啊,这么久....)开始开文,即为记录自己是怎么一步一个逗比的走过的路的,也为了自己思维更有条理.请看客,轻拍,(如果有错,我会立马改正,谢谢大家的指正.==!其实有人看没人看都是个问题.哈哈) 推荐 tornadomeet 的博客园学习资料 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/category/4976…

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值…