X-Deep Learning功能模块 特征体系 样本 特征 网络 数据准备 样本格式 使用DataReader读取数据 自定义python reader 定义模型 稀疏部分 稠密部分 优化器 训练模型 单机训练 分布式训练 同步及半同步训练 ID准入和ID退出 保存及恢复模型变量 模型评估 模型评估 高层训练API Estimator 调试 Timeline 1. 特征体系 1.1 样本 样本由 label, feature, sampleid 三部分组成:训练过程是通过feature学习la…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…

Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…

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…

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的…

Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11  ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://…

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\…

Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your third programming exercise of the deep learning specialization. You will implement all the building blocks of a neural network and use these building blocks in the next assignment to bui…