Curriculum Learning 2009 核心思想: 相比于随机选取训练样本对模型进行训练,使用由易到难的样本(更加复杂,包含更多信息)训练模型可以取得更好的训练效果. 由于这种训练模式类似于人们接受教育的过程(上课学习知识也是由易到难),因此将其称为课程学习方式(curriculum learning). 该训练策略为什么有效: 文中提出了一种假设:精心设计的curriculum learning策略可以帮助找到更好的非凸训练的局部最小值. 首先使用简单样本训练模型,这可以视为使用困难…

从13年11月初开始接触DL,奈何boss忙or 各种问题,对DL理解没有CSDN大神 比如 zouxy09等 深刻,主要是自己觉得没啥进展,感觉荒废时日(丢脸啊,这么久....)开始开文,即为记录自己是怎么一步一个逗比的走过的路的,也为了自己思维更有条理.请看客,轻拍,(如果有错,我会立马改正,谢谢大家的指正.==!其实有人看没人看都是个问题.哈哈) 推荐 tornadomeet 的博客园学习资料 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/category/4976…

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve…

深度学习中的优化算法总结 以下内容简单的汇总了在深度学习中常见的优化算法,每个算法都集中回答:是什么?(原理思想)有什么用?(优缺点)怎么用?(在tensorflow中的使用) 目录 1.SGD 1.1Batch gradient descent 1.2Stochastic gradient descent 1.3Mini -batch grdient descent 1.4三种梯度下降算法的比较 2.Momentum 3.Nesterov 4.Agadgrad 5.Adadelta 6.RMS…

Reading List List of reading lists and survey papers: Books Deep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press, In preparation. Review Papers Representation Learning: A Review and New Perspectives, Yoshua Bengio, Aaron Courville…

四.拓展学习推荐 Deep Learning 经典阅读材料: The monograph or review paper Learning Deep Architectures for AI (Foundations & Trends in Machine Learning, 2009). The ICML 2009 Workshop on Learning Feature Hierarchies webpage has a list of references. The LISA public…

Deep Learning Tutorials Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. See these course notes for a brief…

1. 深度学习流程简介 1)一次性设置(One time setup)          -激活函数(Activation functions) - 数据预处理(Data Preprocessing) - 权重初始化(Weight Initialization) - 正则化(Regularization:避免过拟合的一种技术) - 梯度检查(Gradient checking) 2)动态训练(Training dynamics)          - 跟踪学习过程 (Babysitting th…

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像.声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出.基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器…

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,…