转载请注明出处. 第一章 前言(中) 1.1 本书适合哪些人阅读? 能够说本书的受众目标比較广泛,可是本书可能更适合于例如以下的两类人群.一类是学习过与机器学习相关课程的大学生们(本科生或者研究生).这包含了那些刚刚開始深度学习和AI研究的同学们.还有一类是有机器学习或统计学背景的.想高速将深度学习应用在其产品或平台中的软件开发人员们.深度学习早已被证实能够在很多软件应用中发挥光和热.比方:计算机视觉.语音与视频处理.自然语言理解.机器人学.生物学与化学.电视游戏.搜索引擎.在线广告与金融学等等…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…

Nova PhoneGap Framework诞生于2012年11月,从第一个版本的发布到现在,这个框架经历了多个项目的考验.一直以来我们也持续更新这个框架,使其不断完善.到现在,这个框架已比较稳定了,对于中小型项目可以直接拿来用,对于大型项目,也只需稍加改造就能够完美支持. 目前该框架实现的核心功能如下: 帮你合理的组织文件结构: 页面跳转.传值以及事件,如load, navigate, away等: 合理绑定设备事件,使用起来更容易: 本地数据库(SQLite)访问: 滚动条. 其他插件,如…

第一章 前言 QQ交流群:585499566 一.Testlink主要功能: 测试项目管理 测试需求管理 测试用例管理 测试计划的制定 测试用例对测试需求的覆盖管理 测试用例的执行 大量测试数据的度量和统计功能 二.Testlink特色点: 支持多产品(项目),按产品(项目)来管理测试需求.计划.用例和执行等,项目之间保持独立性: 测试用例,不仅可以创建模块或测试套件,而且可以进行多层次分类,形成树状管理结构: 可以自定义字段和关键字,极大地提高了系统的适应性,可满足不同用户的需求: 同一项目可…

下面仅是我的个人认识,说得不正确请轻拍. (眼下,我仅仅看了一些deep learning 的review和TOM Mitchell的书<machine learning>中的神经网络一章.认识有限.感觉3\4讲得一般.勉强一看. 第五章纯粹是为了做笔记,真的不好表达.看不懂还是看tom的书吧. ) 本文的组织: 1.我对deep learning的整体认识 2.发展简史 3.感知器模型 4.感知器的梯度下降训练方法 5.反向传播算法(BP) 1.我对deep learning的整体认识 de…

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…

1.What does the analogy “AI is the new electricity” refer to?  (B) A. Through the “smart grid”, AI is delivering a new wave of electricity. B. Similar to electricity starting about 100 years ago, AI is transforming multiple industries. C. AI is power…

Frequently Asked Questions Congratulations to be part of the first class of the Deep Learning Specialization! This form is here to help you find the answers to the commonly asked questions. We will update it as we receive new questions that we think…

导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…