当参数一样多的时候,神经网络变得更高比变宽更有效果.为什么会这样呢? 其实和软件行业的模块化思想是一致的. 比如,如果直接对这四种分类进行训练,长发的男孩数据较少,那么这一类训练得到的classifier不是很好. 但如果分成长发or短发,男孩or女孩,这两种基分类器,那么数据就是足够的,可以得到很好的结果.这样的话,其实用比较少的数据就可以得到很好地分类结果. 模组化这个事情机器是可以自动学到的. 图像应用 语音应用 第一步要做的事情就是把acoustic feature转成state,再把s…

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: https://www.youtube.com/watch?v=yQdD_R_I6vc  Slides: https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/doc/1…

Andrew Ng机器学习课程13 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 引言:主要从一般的角度介绍EM算法及其思想,并推导了EM算法的收敛性.最后用一般的EM算法回顾了混合高斯模型的求解过程,并推导了通过EM算法求解混合高斯模型参数的过程.视频笔记会通过增补内容加以补充. 2015-9-30 艺少…

<深入Java虚拟机学习笔记>- 第13章 浮点运算…

[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息 会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述 数据:81个恶意软件日志文件…

Swift 2.0学习笔记(Day 13)——数据类型之整型和浮点型 原创文章,欢迎转载.转载请注明:关东升的博客    Swift提供8.16.32.64位形式的有符号及无符号整数.这些整数类型遵循C语言的命名规约,我归纳了Swift中的整型:      整型示例: print("UInt8 range: \(UInt8.min) ~ \(UInt8.max)") print("Int8 range: \(Int8.min) ~ \(Int8.max)") pri…

深度学习发展历史: 感知机和逻辑回归很像,只是没有\(sigmoid\)激活函数. 深度学习训练的三个步骤: Step1:神经网络(Neural network) Step2:模型评估(Goodness of function) Step3:选择最优函数(Pick best function) Step1: 完全连接前馈神经网络 Fully Connect Feedforward Network: 概念:输入层.隐藏层.输出层.神经元 Deep = Many hidden layers 全连接:…

该博客将介绍机器学习课程by李宏毅的前两个章节:概述和回归. 视屏链接1-Introduction 视屏链接2-Regression 该课程将要介绍的内容如下所示: 从最左上角开始看: Regression(回归):输出的目标是一个数值.如预测明天的PM2.5数值. 接下来是Classification(分类):该任务的目标是将数据归为某一类,如进行猫狗分类. 在分类任务中,将涉及线性和非线性的模型.其中,非线性的模型包含了Deep-Learning,SVM,决策树,K-NN等等. 结构化学习相…

在折腾完爬虫还有一些感兴趣的内容后,我最近在看用R语言进行简单机器学习的知识,主要参考了<机器学习-实用案例解析>这本书. 这本书是目前市面少有的,纯粹以R语言为基础讲解的机器学习知识,书中涉及11个案例.分12章.作者备注以及代码部分都讲得比较深.不过或许因为出书较早,在数据处理方面,他使用更多的是plyr包,而我用下来,dplyr包效果更好.所以许多涉及数据处理的代码,其实可以用更简洁的方法重写.但是思路却是实打实的精华. 我之前在某长途动车上啃完了前三章,两个案例.但越往后读,越觉得后面…