最近读到了一本很好的关于机器学习-深度学习的书值得推荐下并特意做了这个学习总结. 为什么推荐 在我认为好书(计算机类)的评判有几个标准: 试图以通俗的语言阐述,并在引入任何新概念的时候都讲述来龙去脉,在无法详细展开的地方提供深入阅读的资料或者线索供读者自己去挖掘: 有易操作上手的实践: 没有明显的错误,花了足够的思考时间: 目前为止,我读到能符合上述标准的好书不多,例如深入理解计算机系统,汇编语言(王爽),再就是这本<如何从零开始构建神经网络>. 遇到这本书也是一种机缘,当下深度学习非常火热,…

ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…

Logistic Regression with a Neural Network mindset You will learn to: Build the general architecture of a learning algorithm, including: Initializing parameters(初始化参数) Calculating the cost function and its gradient(计算代价函数,和他的梯度) Using an optimization…

读这篇论文“ Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”是为了更加理解,论文“Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification”…

算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算.数据处理和自动推理.C++ 算法库(Algorithms library)为 C++ 程序提供了大量可以用来对容器及其它序列进行算法操作的函数.这些组件可以为函数或函数模板,大部份由头文件 <algorithm> 提供,一小部份位于 <numeric>.<cstdlib> 中. 在算法库中找东西,可以极大便利编程工作:比如:堆操作,就不需要我们手撸heap,stl中也有优先队列,但我个人觉得还是算法库的好用 K…

一.算法简介 Tarjan 算法一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的算法,它能做到线性时间的复杂度. 我们定义: 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 例如:在上图中,{1 , 2 , 3 , 4 } , { 5 } ,  { 6 } 三个区域可以相互连通,称为这个图的…

最近又熟悉了下go语言,发现go语言还有许多设计不好的地方,然后又读到了<我为什么放弃Go语言>这篇文章, 对于某些方面,我还是比较认同的. 这篇文章总结了十六点,如下: 1.1 不允许左花括号另起一行 1.2 编译器莫名其妙地给行尾加上分号 1.3 极度强调编译速度,不惜放弃本应提供的功能 1.4 错误处理机制太原始 1.5 垃圾回收器(GC)不完善.有重大缺陷 1.6 禁止未使用变量和多余import 1.7 创建对象的方式太多令人纠结 1.8 对象没有构造函数和析构函数 1.9 defe…

http://bbs.phpchina.com/thread-174331-1-1.html 看到前人的文章,总结自己的学习心得,颇有感悟,下面是自己的总结,平时就拿出来多问问自己.1.上了十几年的学,花费了无数的资金和人力资源,你现在究竟学到了多少?放你到社会上,你生存的下去吗?是生活的好抑或是沦为社会底层?你想过没? 2.永远在不停的学习,永远在忙,可是你有没有想过整天这么忙到底是为了什么?你到底喜欢这样的忙碌吗?你是不是乐在其中呢,还是苦不堪言? 3.你有没有对你的未来有过一个清晰的规划?…

本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章,知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进,发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search,论文基于弹性搜索(宏观+微观)在超分辨率问题上取得了非常好的结果.这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型,结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM,这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA(涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018). 而达…