观点1:XGBoost要比深度学习更重要.2016年Kaggle大赛29个获奖方案中,17个用了XGBoost.因为它好用,在很多情况下都更为可靠.灵活,而且准确:在绝大多数的回归和分类问题上,XGBoost的实际表现都是顶尖的. 观点2:针对非常要求准确度的那些问题,XGBoost确实很有优势,同时它的计算特性也很不错.然而,相对于支持向量机.随机森林或深度学习,XGBoost的优势倒也没到那种夸张的程度.特别是当你拥有足够的训练数据,并能找到合适的深度神经网络时,深度学习的效果就明显能好上一…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注…

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595509949786067084&wfr=spider&for=pc 最近在听深度学习的课,老师提了一个基本的问题:为什么会出现深度学习?或者说传统的机器学习有什么问题.老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,分享给大家:翻译自文章:https://www.analytic…

参考文献:<Tensorflow:实战Google深度学习框架> [一]深度学习简介 1.1 深度学习定义 Mitchell对机器学习的定义:任务T上,随着经验E的增加,效果P也可以随之增加,那么程序可以在经验中学习. 传统机器学习算法的问题:无法从数据中习得更好的特征表达,从而无法有效的利用越来越多的数据 难点:如何数字化的表达现实世界中的实体:将非结构化的内容结构化:从实体中提取特征. 传统机器学习与深度学习的对比 1.2 深度学习历史 深度学习三阶段: 一.仿生机器学习: 1943年神经…

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度…

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…

一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点:    2.1. 传统神经网络的扩展.    2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新.    2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点    3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算   …

http://geek.csdn.net/news/detail/139235 说到近期的深度学习框架,TensorFlow火的不得了,虽说有专家在朋友圈大声呼吁,不能让TensorFlow形成垄断地位,但对于开发者来说,该学的东西还是要学的. 今天的播报涉及三篇TensorFlow相关技术文章.若您想要了解更多,点击题目(蓝色大字)阅读原文. 一.从TensorFlow到Theano:横向对比七大深度学习框架 在深度学习项目开始前,选择一个合适的框架是非常重要的事情.最近,来自数据科学公司 S…

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从…