不多说,直接上干货! 十.总结与展望 1)Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征.高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器,小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达.…

主要内容: Spotify是个类似酷我音乐的音乐站点.做个性化音乐推荐和音乐消费.作者利用deep learning结合协同过滤来做音乐推荐. 详细内容: 1. 协同过滤 基本原理:某两个用户听的歌曲都差点儿相同,说明这两个用户听歌的兴趣.品味类似.某两个歌曲,被同一群人听,说明这两个歌曲风格类似. 缺点: (1)没有利用歌曲本身的特征(信息) (2)无法对"层级"的item进行处理,对于歌曲来说,这样的层级关系体如今:专辑-主打歌-副歌,上面,这几种因素并非同等重要的 (3)冷启动问…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

DA就是“Denoising Autoencoders”的缩写.继续给yusugomori做注释,边注释边学习.看了一些DA的材料,基本上都在前面“转载”了.学习中间总有个疑问:DA和RBM到底啥区别?(别笑,我不是“学院派”的看Deep Learning理论,如果“顺次”看下来,可能不会有这个问题),现在了解的差不多了,详情见:[deep learning学习笔记]Autoencoder.之后,又有个疑问,DA具体的权重更新公式是怎么推导出来的?我知道是BP算法,不过具体公示的推导.偏导数的求…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题.比如在下面的这个问题中:如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类.但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据就变成了…

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网…

之前的笔记,算不上是 Deep Learning, 只是为理解Deep Learning 而需要学习的基础知识, 从下面开始,我会把我学习UFDL的笔记写出来 #主要是给自己用的,所以其他人不一定看得懂# UFDL链接 : http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 自编码器( Autoencoders ):(概述) 自编码器是只有一层隐藏节点,输入和输出具有相同节点数的神经网络. 自编码器的目的是求的函数 . 也…

近期開始看一些深度学习的资料.想学习一下深度学习的基础知识.找到了一个比較好的tutorial,Neural Networks and Deep Learning,认真看完了之后觉得收获还是非常多的.从最主要的感知机開始讲起.到后来使用logistic函数作为激活函数的sigmoid neuron,和非常多其它如今深度学习中常使用的trick. 把深度学习的一个发展过程讲得非常清楚,并且还有非常多源代码和实验帮助理解.看完了整个tutorial后打算再又一次梳理一遍,来写点总结.以后再看其它资料…

 1. 直接上手篇 台湾李宏毅教授写的,<1天搞懂深度学习> slideshare的链接: http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=108adce3-2c3d-4758-a830-95d0a57e46bc&v=&b=&from_search=3 网盘下载链接:http://pan.baidu.com/s/1nv54p9R     密码:3mty. 中文在线课程:Hung-yi Lee (http://spe…

百度了半天yusugomori,也不知道他是谁.不过这位老兄写了deep learning的代码,包括RBM.逻辑回归.DBN.autoencoder等,实现语言包括c.c++.java.python等.是学习的好材料.代码下载地址:https://github.com/yusugomori/DeepLearning.不过这位老兄不喜欢写注释,而且这些模型的原理.公式什么的,不了解的话就看不懂代码.我从给他写注释开始,边看资料.边理解它的代码.边给他写上注释. 工具包中RBM的实现包含了两个文件…