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搜索关键字:深度学习    ( 3633个结果
深度学习(上)
深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习多个抽象层数据的表示。这些方法大大提高了目前最先进的语音识别,可视对象识别,目标检测和其他诸多领域如药物发现和基因组。深度学习发现大数据集结构很复杂,该结构使用BP算法来指示机器应该如何改变内部参数,这些参数是用于从前一层的表示来计算每层的表示。深度卷积网已经在处理图像,视频,语音和音频方面取得了突破,而递归网已经触及到连续数据,如文本和语音。机器学习技术...
分类:其他好文   时间:2015-05-29 23:16:36    阅读次数:245
Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.2
Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.2 http://blog.csdn.net/sunbow0/ 第一章Neural Net(神经网络) 2基础及源码解析 2.1 Neural Net神经网络基础知识 2.1.1 神经网络 基础知识参照: http://deeplearning.stanford.edu/wiki...
分类:Web程序   时间:2015-05-28 21:41:29    阅读次数:1193
Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.1
Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.1 http://blog.csdn.net/sunbow0/ Spark MLlib Deep Learning工具箱,是根据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的算法,在SparkMLlib中的实现。具体Spark MLlib Deep Learning(深度学习)目录结构: 第一章Ne...
分类:Web程序   时间:2015-05-28 21:40:22    阅读次数:338
Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.3
Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.3 http://blog.csdn.net/sunbow0/ 第一章Neural Net(神经网络) 3实例 3.1 测试数据 3.1.1 测试函数 采用智能优化算法的经典测试函数,如下: (1)Sphere Model 函数表达式 搜索范围               ...
分类:Web程序   时间:2015-05-28 21:38:38    阅读次数:802
深度学习与机器人结合 帮你做家务
深度学习与机器人结合 帮你做家务nviki人工智能,机器人05-2610浏览0加州大学伯克利分校的研究员们正在研究一种新算法让机器人可以通过练习、犯错来学习所有新技能,就像人类一样。切实点说,这个算法可能最终可能产生机器人管家,能帮你完成各种不想做的无聊乏味的家务活。机器人认识世界是全靠大量预编程序...
分类:其他好文   时间:2015-05-27 15:30:09    阅读次数:179
从统计学角度来看深度学习(2):自动编码器和自由能
从统计学角度来看深度学习(2):自动编码器和自由能原文链接:http://blog.shakirm.com/2015/03/a-statistical-view-of-deep-learning-ii-auto-encoders-and-free-energy/作者:Shakir Mohamed 翻...
分类:其他好文   时间:2015-05-27 11:58:03    阅读次数:298
从统计学角度来看深度学习(1):递归广义线性模型
从统计学角度来看深度学习(1):递归广义线性模型原文链接:http://blog.shakirm.com/2015/01/a-statistical-view-of-deep-learning-i-recursive-glms/作者:Shakir Mohamed 翻译:王小宁 审校:冯凌秉 ...
分类:其他好文   时间:2015-05-27 11:55:30    阅读次数:196
浅谈模式识别中的特征提取
这两天一直在看深度学习的东西,看的头晕脑胀,不过晕乎归晕乎,感觉对模式识别中的特征提取有了更深一点的小理解,暂时记载下来。   突然觉得,模式识别的所有问题都绕不过两个关键门槛,第一是分类器,第二便是特征提取。而且几乎所有模式识别方面的研究都是在优化这两个问题,要么是造一个更牛的分类器,要么是找出一些表现力更高的特征形式。   然而这个问题再最近几年变得不那么明朗了,分类器的研究不用多...
分类:其他好文   时间:2015-05-24 17:33:15    阅读次数:135
浅谈模式识别中的特征提取
这两天一直在看深度学习的东西,看的头晕脑胀,不过晕乎归晕乎,感觉对模式识别中的特征提取有了更深一点的小理解,暂时记载下来。 突然觉得,模式识别的所有问题都绕不过两个关键门槛,第一是分类器,第二便是特征提取。而且几乎所有模式识别方面的研究都是在优化这两个问题,要么是造一个更牛的分类器,要么是找出...
分类:其他好文   时间:2015-05-24 17:10:15    阅读次数:144
深入探究递归神经网络:大牛级的训练和优化如何修成?
深入探究递归神经网络:大牛级的训练和优化如何修成?摘要:不同于传统FNN,RNN无需在层面之间构建,同时引入定向循环,能够更好地处理高维度信息的整体逻辑顺序。本文中,MIT的Nikhil Buduma将带您深入探析RNN的原理、训练和优化等各方面的内容,以及RNN已经获取的一些成就。在深度学习领域,...
分类:其他好文   时间:2015-05-22 00:06:44    阅读次数:266
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