开始学习深度学习和循环神经网络Some starting points for deep learning and RNNs

Bengio, LeCun, Jordan, Hinton, Schmidhuber, Ng, de Freitas and OpenAI have done reddit AMA's. These are nice places to start to get a Zeitgeist of the field. Hinton and Ng lectures at Coursera, UFLDL, CS224d and CS231n at Stanford, the deep learni…

AI学习---深度学习&TensorFlow安装

深度学习深度学习学习目标: 1. TensorFlow框架的使用 2. 数据读取(解决大数据下的IO操作) + 神经网络基础 3. 卷积神经网络的学习 + 验证码识别的案例机器学习与深度学习的区别机器学习与深度学习的区别 1 特征提取方面 2 数据量和计算性能要求 3 算法代表例如: 机器学习: 数据输入 –> 人工进行特征工程(需要大量专业领域知识) –> 分类算法计算 –> 得出结论深度学习: 数据数据 –> 神经网络(通过将数据进行层层传递创建模型,自…

使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之二：Tensorflow 简明原理【转】

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用腾讯云GPU服务器进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学…

我在 B 站学习深度学习（生动形象，跃然纸上）

我在 B 站学习深度学习(生动形象,跃然纸上) 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av16577449/ tensorflow123 http://tensorflow123.com…

学习的矩阵微积分The matrix calculus you need for deep learning

学习的矩阵微积分The matrix calculus you need for deep learning https://explained.ai/matrix-calculus/index.html 本文试图解释为了理解深度神经网络的训练所需的所有矩阵演算.我们假设除了您在微积分1中学到的知识之外没有任何数学知识,并提供链接以帮助您在需要时刷新必要的数学.请注意,你不会需要你开始学习训练,并在实践中使用深度学习之前,了解该材料; 相反,这些材料适用于那些已经熟悉神经网络基础知识的人,并希望…

NLP与深度学习（二）循环神经网络

1. 循环神经网络在介绍循环神经网络之前,我们先考虑一个大家阅读文章的场景.一般在阅读一个句子时,我们是一个字或是一个词的阅读,而在阅读的同时,我们能够记住前几个词或是前几句的内容.这样我们便能理解整个句子或是段落所表达的内容.循环神经网络便是采用的与此同样的原理. 循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)与其他如全连接神经网络.卷积神经网络最大的特点在于:它的内部保存了一个状态,其中包含了与已经查看过的内容的相关信息. 下面便先以SimpleRNN为例,介绍这…

深度学习笔记之关于总结、展望、参考文献和Deep Learning学习资源（五）

不多说,直接上干货! 十.总结与展望 1)Deep learning总结深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征.高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器,小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达.…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 3 - Shallow Neural Networks（第三周测验 - 浅层神经网络）

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]…

深度学习基础 Probabilistic Graphical Models | Statistical and Algorithmic Foundations of Deep Learning

目录 Probabilistic Graphical Models Statistical and Algorithmic Foundations of Deep Learning 01 An overview of DL components Historical remarks: early days of neural networks Reverse-mode automatic differentiation (aka backpropagation) Modern building…

deep learning...深入学习深度学习 --工具篇

Caffe( http://caffe.berkeleyvision.org/ )是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清( http://daggerfs.com/ ),他目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换:…

论文学习-深度学习目标检测2014至201901综述-Deep Learning for Generic Object Detection A Survey

目录写在前面目标检测任务与挑战目标检测方法汇总基础子问题基于DCNN的特征表示主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 2 - Neural Network Basics（第二周测验 - 神经网络基础）

Week 2 Quiz - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础) 1. What does a neuron compute?(神经元节点计算什么?) [ ] A neuron computes an activation function followed by a linear function (z = Wx + b)(神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b)) [ ] A neuron computes a linear f…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 4 - Key concepts on Deep Neural Networks（第四周测验 – 深层神经网络）

Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks(第四周测验 – 深层神经网络) \1. What is the "cache" used for in our implementation of forward propagation and backward propagation?(在实现前向传播和反向传播中使用的"cache"是什么?) [ ]It is used to cache the interme…

python-机器学习-深度学习-算法-面试题

GitHub 地址: https://github.com/taizilongxu/interview_python https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese…

深度学习之循环神经网络（RNN）

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L…

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例第…

深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning（深度学习）卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN))

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备来自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 说明:图文并茂,言简意赅. 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一…

【神经网络与深度学习】Caffe使用step by step：caffe框架下的基本操作和分析

caffe虽然已经安装了快一个月了,但是caffe使用进展比较缓慢,果然如刘老师说的那样,搭建起来caffe框架环境比较简单,但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程,这个过程中你需要对caffe中很多东西,细节进行深入的理解,这样才可以知道为什么能有这样的结果,在训练或者fine-tuning时知道针对调整的方法.下面针对caffe中的使用进行讲解. 在使用过程中,caffe官网上提供了详细的使用说明,如果感觉仍然存在一些困难,可以使用谷歌或百度搜索自…

Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程：Convolutional Neural Network_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

paper 53 ：深度学习（转载）

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一. 深度学习概念深度学习(Deep Learning, DL…

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在…

深度学习系列 Part(3)

这是<GPU学习深度学习>系列文章的第三篇,主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块,进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块.本系列文章主要介绍如何使用腾讯云GPU服务器进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: GPU 学习深度学习系列Part 1:传统机器学习的回顾 GPU 学习深度学习系列Part 2:Tensorflow 简明原理上一讲中,我们用最简单的代码,实现了最简单的深度学习框…

【深度学习与TensorFlow 2.0】入门篇

注:因为毕业论文需要用到相关知识,借着 TF 2.0 发布的时机,重新捡起深度学习.在此,也推荐一下优达学城与 TensorFlow 合作发布的TF 2.0入门课程,下面的例子就来自该课程. 原文发布于博客园:https://www.cnblogs.com/Belter/p/10626418.html 本文中所有代码都在文末第二个链接中,转载请注明出处! 机器学习与深度学习深度学习是机器学习的一个分支,当下也是该领域发展最快.最受关注的一个分支.上周刚刚公布的2018年图灵奖就颁发给了对深度学…

深度学习之概述(Overview)

2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年:深度学习技术和应用取得飞速发展:深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用.本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念.相关网络结构等. 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类.深度学习的定义.深度学习和机器学习的区别.神经网络基本概念及基本结构.深度学习的相关核心概念(基本假设.数据集.表示.泛化.容量.优化.超参数.误差.欠拟合.过拟合.正则化).两种典型深度网络结构(CNN.RNN)基本介绍. 引言人工智能究竟能够做什么?…

惊不惊喜，用深度学习把设计图自动生成HTML代码！

如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题,本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型,并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站. 项目链接:https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内,深度学习将改变前端开发.它将会加快原型设计速度,拉低开发软件的门槛. Tony Beltramelli 在去年发布了论文<pix2code:…