1. Stanford Convolutional Neural Network on the MNIST digits dataset http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/mnist.html 2. 稀疏编码器找图像的基本单位 吴岸城的<神经网络与深度学习>4.8 章引入的例子. https://github.com/danluu/UFLDL-tutorial 3. logistic 回归 梯度上升算法推导 https:…

20个令人惊叹的深度学习应用(Demo+Paper+Code) 从计算机视觉到自然语言处理,在过去的几年里,深度学习技术被应用到了数以百计的实际问题中.诸多案例也已经证明,深度学习能让工作比之前做得更好. 今天,量子位为大家收集了20个深度学习方面的优秀应用——当然,这份榜单可能并不详尽,但相信看过之后,你对这项技术在某些领域的潜力会有更清晰的认识. 针对每个应用,我们还尽量收集了相关的Demo.Paper和Code等信息. 1.Face2Face:扮演特朗普 斯坦福大学的一个小组做了一款名为F…

VS2013 配置CUDNN V4 DEMO 众所周知,当前主流深度学习的实现中调用的底层API都是cudnn,自己做项目需要开发深度学习模块时,也需要调用cudnn库,因此熟悉cudnn库是很有必要的. 从NVIDIA官方网站可以申请到CUDNN库与DEMO,通过研究DEMO,我们可以更好地使用CUDNN库. 下载CUDNN V4与DEMO 下载页面 需要注册一个开发者账户,流程很简单,这里不再赘述. 建议至少下载4个文件,win.linux.sample.doc cudnn-7.0-win-…

文本情感分类: 文本情感分类(一):传统模型 摘自:http://spaces.ac.cn/index.php/archives/3360/ 测试句子:工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作 分词工具 测试结果 结巴中文分词 工信处/ 女干事/ 每月/ 经过/ 下属/ 科室/ 都/ 要/ 亲口/ 交代/ 24/ 口/ 交换机/ 等/ 技术性/ 器件/ 的/ 安装/ 工作 中科院分词 工/n 信/n 处女/n 干事/n 每月/r 经过/p 下属/v 科室/n 都…

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <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…

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     实时SLAM的未来及与深度学习的比较 The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM”   Last month’s International Conference of Computer Vision (ICCV) was full of Deep Learning techniques, but before we declare an all-out C…

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…