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从Clarifai的估值聊聊深度学习 [转载请注明出处] 前几天和 Ayden @叶瀚中 聊天时,提到了 www.clarifai.com 这家公司. 此前,我已经从各方消息中听说过创始人Matt Zeiler最近打算卖公司.甚至还和朋友打赌说这个公司能不能以$5M出手. 先说结论: 这个公司的水准在13年称得上世界第一 .但是这并不能给该公司以世界级的价值. Clarifai创始人Matt Zeiler 是 New York University (NYU) Rob Fergus教授门下的学生…
转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL…
转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 感谢原作者:zouxy09@qq.com 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想.深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源. BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差…
编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <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 Ju…
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…
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…
转载:http://www.csdn.net/article/2014-07-10/2820600 人工智能被认为是下一个互联网大事件,当下,谷歌.微软.百度等知名的高科技公司争相投入资源,占领深度学习的技术制高点,百度在2014年5月19日宣布曾领导谷歌的深度学习项目——Google Brain ,被誉为谷歌大脑之父的Andrew Ng加盟百度,正式领导百度研究院工作,尤其是Baidu Brain计划.7月7日,他应邀做客中国科学院自动化研究所,发表了<Deep Learning:Overvi…
转自 飞鸟各投林 <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写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始…
  全文转载于郭耀华-[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化:   文章链接Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift:发表于2015的ICML: 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.   Bat…
之前研究的CRF算法,在中文分词,词性标注,语义分析中应用非常广泛.但是分词技术只是NLP的一个基础部分,在人机对话,机器翻译中,深度学习将大显身手.这篇文章,将展示深度学习的强大之处,区别于之前用符号来表示语义,深度学习用向量表达语义.这篇文章的最大价值在于,为初学者指明了研究方向.下面为转载的原文:   在深度学习出现之前,文字所包含的意思是通过人为设计的符号和结构传达给计算机的.本文讨论了深度学习如何用向量来表示语义,如何更灵活地表示向量,如何用向量编码的语义去完成翻译,以及有待改进的地方…