Deep Learning Tutorial 李宏毅（一）深度学习介绍

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Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例第…

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.2

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源代码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1)基础知识: 自行google,百度.基础方面的非常多,随便看看就能够,仅仅是非常多没有把细节说得清楚和明确: 能把细…

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.3

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 3实例 3.1 測试数据依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 CNN实例 //2 測试数据 Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) valdata_p…

Deep Learning Tutorial 李宏毅（一）深度学习介绍

大纲深度学习介绍深度学习训练的技巧神经网络的变体展望深度学习介绍深度学习介绍深度学习属于机器学习的一种.介绍深度学习之前,我们先大致了解一下机器学习. 机器学习,拿监督学习为例,其本质上是要找到一个函数映射:输入数据(也就是训练样本)通过函数映射(也就是我们的机器学习算法)到输出空间上(也就是目标值,如果是分类问题,映射到某一类上). \[Meachine Learning \approx LookingFor A Function.\] 那么我们如何从一个函数空间里找到目标函数呢…

Deep Learning 教程（斯坦福深度学习研究团队）

http://www.zhizihua.com/blog/post/602.html 说明:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点.通过学习,你也将实现多个功能学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上. 本教程假定机器学习的基本知识(特别是熟悉的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如果你不熟悉这些想法,我们建议你去这里机器学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归) 稀疏自编码器神经网络反向传导算法梯度检验与高级优化自编码算法与…

#Deep Learning回顾#之基于深度学习的目标检测（阅读小结）

原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域: 提取候选区域相关的视觉特征.比如人脸检测常用的Harr特征:行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等: 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型. 基于深度学习的目标检测分为两派: 基于区域提名的,如R-CNN.SPP-net…

【Deep Learning读书笔记】深度学习中的概率论

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注. 前言本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 概率论机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了. 概念离散型概率质量函数:是一个数值,概率,\(0\leq P(x)\leq 1\): 边缘概率分布:\(P(X=x)=\s…

【deep learning】斯坦福CS231n—深度学习与计算机视觉(资料汇总)

官网链接:CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Notes: 链接:http://cs231n.github.io/ 中文字幕视频 by 大数据文摘链接:http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001 课件中文翻译 by 杜克链接:https://www.52ml.net/tags/cs231 课件英文视频及字幕等 by 爱可可-…

深度学习材料：从感知机到深度网络A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks

In recent years, there’s been a resurgence in the field of Artificial Intelligence. It’s spread beyond the academic world with major players like Google, Microsoft, and Facebook creating their own research teams and making some impressive acquisition…

Deep Learning Tutorial - Classifying MNIST digits using Logistic Regression

Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作,基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库,使得写深度模型更容易些,也可以在GPU上训练深度模型.所以首先得了解python和numpy.其次,阅读Theano basic tutorial. Deep Learning Tutorial 包括: 监督学习算法: Logistic Regression - using Theano for something simple Multi…

Deep Learning Tutorial - Convolutional Neural Networks(LENET)

CNN很多概述和要点在CS231n.Neural Networks and Deep Learning中有详细阐述,这里补充Deep Learning Tutorial中的内容.本节前提是前两节的内容,因为要用到全连接层.logistic regression层等.关于Theano:掌握共享变量,下采样,conv2d,dimshuffle的应用等. 1.卷积操作在Theano中,ConvOp是提供卷积操作的主力.ConvOp来自theano.tensor.signal.conv.conv2d,…

读李宏毅《一天看懂深度学习》——Deep Learning Tutorial

大牛推荐的入门用深度学习导论,刚拿到有点懵,第一次接触PPT类型的学习资料,但是耐心看下来收获还是很大的,适合我这种小白入门哈哈. 原PPT链接:http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=108adce3-2c3d-4758-a830-95d0a57e46bc&v=&b=&from_search=3 我也放到我的盘里啦: 链接:https://pan.baidu.com/s/13xTs4qJKv2Ere4CscCQeDw…

读《Deep Learning Tutorial》（台湾大学李宏毅深度学习教学ppt）后杂记

原ppt下载:pan.baidu.com/s/1nv54p9R,密码:3mty 需深入实践并理解的重要概念: Deep Learning: SoftMax Fuction(输出层归一化函数,与sigmoid相似的激活函数,用于解决分类问题(分类大于2时:sigmoid解决二分类问题)) 1) 2)每个neuron的softmax输出:,其中: DNN(Deep Neural Networks): MSE(Means Square Error,均方误差) / CE(Cross Entropy,交叉…

Deep Learning 15：RBM的学习

RBM是深度学习的核心,所以必须彻底清楚地理解RBM原理.推导及其训练方法 1.读学位论文“基于深度学习的人脸识别研究”: 对RBM.DBN的介绍比较详细,可以作为基础阅读,再去读英文论文. 2.RBM的推导: ① 受限玻尔兹曼机(RBM)学习笔记讲得非常清楚,第一重点推荐! ②深度学习笔记 - RBM_百度文库这个讲很直白,感觉非常好!第二重点推荐,也不知道是哪位大神写的 ③page ④Yoshua Bengio大神写的综述“ Learning Deep Architectures for…

Deep Learning 17：DBN的学习_读论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的总结

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

02基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow人工智能&深度学习介绍

人工智能之父麦卡锡给出的定义构建智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程. 人工智能是一种让计算机程序能够"智能地"思考的方式思考的模式类似于人类. 什么是智能? 智能的英语是 Intelligence 推理,知识,规划,学习,交流,感知,移动和操作物体. 智能不等于智力 (IQ:智商比较类似计算机的计算能力) 如何算有智能? 可以根据环境变化而做出相应变化的能力. 具有"存活" 这最基本的动因自主意识,自我意识等等. 抢小孩子西瓜吃,小孩子护住西瓜就…

Deep Learning 18：DBM的学习及练习_读论文“Deep Boltzmann Machines”的笔记

前言论文“Deep Boltzmann Machines”是Geoffrey Hinton和他的大牛学生Ruslan Salakhutdinov在论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”合作后的又一次联合发表的一篇有深远影响的论文,这篇论文第一次提出了DBM及其学习方法,对DBM原理.来源都做了详细讲解. 论文内容前面介绍的都是BM原理及其训练,可以不用管它,下面直接从第3节开始…… 3.DBM 一般情况下,我们…

Deep Learning Tutorial

http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=c0f0f97a-6ca8-4df0-97e2-984452215ee7&v=&b=&from_search=1 参考链接, Softmax 函数的特点和作用是什么? 如何直观的解释back propagation算法? 技术向:一文读懂卷积神经网络CNN 怎样通俗易懂地解释卷积? 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍深度强化学习…

Deep Learning Tutorial - Multilayer perceptron

Multilayer perceptron:多层感知器本节实现两层网络(一个隐层)作为分类器实现手写数字分类.引入的内容:激活函数(双曲正切.L1和L2正则化).Theano的共享变量.grad.floatX等.损失函数和错误率沿用了上一节的LogisticRegression类.本节没有使用反向传播来更新参数,用的依旧是损失函数对参数求导(梯度下降法).网络隐层的激活函数为tanh,输出层即采用LogisticRegression.更新参数的机制:损失函数为LogisticRegressio…

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

【转载】Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

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…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

Deep Learning（深度学习）学习系列

目录: 一.概述二.背景三.人脑视觉机理四.关于特征 4.1.特征表示的粒度 4.2.初级(浅层)特征表示 4.3.结构性特征表示 4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法…

深度学习概述教程--Deep Learning Overview

引言深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

Deep Learning（深度学习)整理，RNN,CNN,BP

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 1…

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

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