”deep learning“ 的搜索结果

     一、简介 深度学习是包含多个隐层的机器学习模型，核心是基于训练的方式，从海量数据中挖掘有用信息，实现分类与预测。 早期的深度学习模型：编码器、循环神经网络、深度置信网络、卷积神经网络 ...

     Deep Learning（深度学习）的算法思想：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的...

     Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, \Deep Learning (draft)\ \n2016 | ISBN-10: 0262035618 | 800 pages | PDF | 23 MB\n\nhttp://www.deeplearningbook.org/\n\n\Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject.\ – Elon Musk, co-chair of OpenAI; co-founder and CEO of Tesla and SpaceX\n\nDeep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning.\n\nThe text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models.\n\nDeep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

     Deep Learning in Python: Master Data Science and Machine Learning with Modern Neural Networks written in Python, Theano, and TensorFlow (Machine Learning in Python) by LazyProgrammer\nEnglish | March 11, 2016 | ASIN: B01CVJ19E8 | 38 Pages | AZW3/MOBI/EPUB/PDF (conv) | 1.19 MB

     面向Tensor核心的NVIDIA深度学习示例介绍该存储库提供了易于训练和部署的最新深度学习示例，并通过在NVIDIA Volta，Turing和Ampere GPU上运行的NVIDIA CUDA-X软件堆栈实现了最佳的可重复精度和性能。NVIDIA GPU Cloud（NGC）容器注册表这些示例以及NVIDIA深度学习软件堆栈在NGC容器注册表（ ）上每月更新的Docker容器中提供。 这些容器包括： 该存储库中最新的NVIDIA示例NVIDIA在各自框架的上游共享了最新的贡献最新的NVIDIA深度学习软件库（例如cuDNN，NCCL，cuBLAS等）均经过严格的每月质量保证流程，以确保它们提供最佳性能每个NVIDIA优化容器的计算机视觉楷模框架A100 安培多GPU 多节点TRT 昂尼克斯特里顿DLC NB 火炬是的是的是的-- 是

     深度学习基础\n人工智能、机器学习、深度学习之间的关系\n人工智能(Artificial Intelligence)：计算机科学的一个分支。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。\n机器学习(Machine Learning)：一种实现人工智能的方法。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。\n深度学习(Deep Learning)：一种实现机器学习的技术。深度学习是机器学习领域中一个新的研究

     dwconv\n\n是由一个两部分卷积组成的一个网络\n\n第一部分是depthwise conv 是分通道的一个卷积 就是每个卷积核对应input的每一个通道 有图好理解很多 如下\n\n\n\n图源https://blog.csdn.net/tintinetmilou/article/details/81607721\n\n因为上面每个层的特征都分开 没有有效的利用相同空间位置上不同层的有效信息，所以有了第二部分\n\n第二部分是pointwise conv\n\n它将第一部分各自独立的featuremap进行组合生成了新的\n..

     1. 为什么分类问题不能用MSE损失函数？\n\n为什么分类问题不能使用mse损失函数\n\n2.Softmax 是线性运算还是非线性运算？ 证明你的答案。\n当我们想要解决分类问题时，为什么我们需要在应用交叉熵损失之前应用 Softmax 函数？\n\nsoftmax回归跟线性回归一样将输入特征与权重做线性叠加。且同线性回归一样，也是一个单层神经网络。\n\n使用softmax运算后可以更方便地与离散标签计算误差。\n\n3.你的一位从事 AI 工作的朋友告诉你，他们发明了一个非线性激活函数 f，其梯度显示在下图。 这是在神.

Deep Learning

标签：   Paper  ML

     Deep learning\n\n[Reference]\n\nLecun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015, 521(7553):436.\n\nAbstract\n\n深度学习是由多处理层组成的计算层模型，通过多层抽象学习数据表示，这种方法在语言识别（Speech Recognition）、视觉物体识别、物体检测和其他诸如药理发现和基因...

     Nature:DeepLearning0.综述2.引言部分笔记\n0.综述\n本论文DeepLearning是Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton 三位大神于2015年发表在Nature上的深度学习综述，从深度学习概念、原理、应用等方面总览深度学习，把握深度学习的前世今生，探究深度学习中的重要理论和算法。\n论文包括以下8个部分：\n\n\n引言\n监督学习\n反向...

     Andrew Ng homepage：http://robotics.stanford.edu/~ang/\r\n\r\n【CSDN综合编译】Google本月收购了加拿大神经网络方面的创业公司 DNNresearch，公司由Geoffrey\r\n Hinton与他的两个研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever于去年成立。Geoffrey Hinton是Deep Learning领域

     Halcon提供三种类型神经网络：\n\n1、Classification（分类）\n\n\n\n2、Object Detection（目标检测）\n\n\n\n3、Semantic Segmentation（语义分割）\n\n\n\n工作流程：\n\n 一、准备网络和数据\n\n使用的网络：可以使用预训练过的网络或者创建一个新的网络\n\t准备数据：分类好训练样本的种类\n\t准备对应需求的大量图片（例如：图像维度、灰度范围等）\n\t做好训练集、验证、测试集\n 二、训练网络和评估训练进度\n\n设置超参数适用任务和系统\n\t可选的指定数据扩充...

     四、DeepLearning Overview\r\n•Train networks with many layers (vs. shallow nets with just a couple of layers)\r\n•Multiplelayers work to build an improved feature space\r\n–First layer learns 1st order featur

     python\ntorch\ntensor\n[1,3)左闭右开\n广播机制\nx=torch.arange(24).reshape(3,4)\ntensor([[0.,1.,2.,3.],\n\t\t[4.,5.,6.,7.],\n\t\t[8.,9.,10.,11.]\n\t\t])\n\n1.csv中的数变成pytorch中的tensor\nnumpy\ncsv文件：每行是一个数据，每个域,分开\nNA：NotNumber\n数据预处理：创建人工数据集，存在csv中\npandas:通常用来处理csv\nimport pandas as pd\nd

     在众多关于Deep Learning的教程中，deeplearning.net算是其中一个不错的学习网站。deeplearning.net的教程采用Python代码作为实例。读代码和运行代码是深入了解一个算法的必经之路。以下是关于Ubuntu下使用deeplearning.net的经验。\r\n1. 配置Pydev+Eclipse\r\n2.下载教程\r\ngit clone git://github.com

     http://deeplearning.net/tutorial/contents.html\r\nhttps://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection

     深度学习的基本网络架构： \n1、LeNet \n结构设计： \n \nlayer 1: 卷积层 6x6x5 \nlayer 1.5: 下采样层 2x2 \nlayer 2: 卷积层 5x5x16 \nlayer 2.5: 下采样层 2x2 \nlayer 3: 全连接层 120 \nlayer 4: 全连接层 84 \nlayer 5: soft-max 输出10个类别 \n \n之后的发展趋势就是在基本的网络结构的基础

     课本：http://www.deeplearningbook.org/ \r\n 管理员在2009年8月13日编辑了该文章文章。 -->\r\n \r\n \r\n\t\t\t -->\r\n\t\t\t \r\n\t\t\t\t\r\nwindow._bd_share_config={\common\:

     Deep\r\n Learning Summer School 2015 Videos\r\n\r\n\r\n\r\nThe videos of the recently organized “Deep Learning Summer School 2015″ in Montreal are made available online on videolectures.net website:\r\n\r\nhttp://v

     完结撒花！吴恩达DeepLearning.ai《深度学习》课程笔记目录总集\r\nhttps://blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/79913655\r\n完结篇 | 吴恩达deeplearning.ai专项课程精炼笔记全部汇总\r\nhttps://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815\r\n网易云课堂在线\r\nh...

DeepEarnings

标签：   Python

     深度学习该项目试图通过使用深度学习，根据以前的财务数据，情绪分析和股价走势，对公司是否击败或错过业绩公告进行建模。 例如，长期债务的数额会影响下一季度的收入吗？ 研发费用如何？ 数量增加是否包含有关即将发布的收益公告的信息？ 深度学习在每个变量之间的数据中提取出复杂的，非线性的统计依赖性，否则人类将无法观察到它们。 最终目标是通过强化学习来开发交易策略，从而开发出有利可图的算法。 还可以随意使用这些方法来收集收入或10Q / 10K数据。 也请给我发任何疑问或意见:) 当前的绩效基准偏差是公司击败收益的自然数据偏差。 资料功能模型基准偏差火车配件测试认证样本数时间范围Compustat IQ基础知识季刊2层NN 57.50％ 71.11％ 66.91％ 56621 2010-2020 OHCLV 30收益前双向STM 56.84％ 58.89％

11   
10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章