神经网络
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从神经网络说起:深度学习初学者不可不知的25个术语和概念
人工智能,深度学习和机器学习,不论你现在是否能够理解这些概念,你都应该学习。否则三年内,你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。
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深度神经网络的压缩和正则化
深度神经网络已经成为解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等机器学习任务的最先进的技术。尽管如此,深度学习算法是计算密集型和存储密集型的,这使得它难以被部署到只有有限硬件资源的嵌入式系统上。 为了解决这个限制,可以使用深度压缩来显著地减少神经网络所需要的计算和存储需求。例如对于具有全连接层的卷积神经网络(如Alexnet和VGGnet),深度压缩可以将模型大…
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机器学习系列-word2vec篇
深度学习方向当下如火如荼,就差跑进楼下大妈的聊天内容了。
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数据嗨客 | 第7期:机器学习中的过拟合问题
“预测”就是根据已知的输入和输出进行学习,并依照给定的新输入给出我们自己的判断。
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从0到1:我是如何在一年内无师自通机器学习的?
如果你对机器学习抱有好奇又心存敬畏,不妨看看这篇文章。
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机器学习和神经科学:你的大脑也在进行深度学习吗?
机器学习和神经科学:你的大脑也在进行深度学习吗?
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新手如何快速入门深度学习
深度学习发展至今已然有几个年头了,上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别,但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌, 直到2012年深度学习这个领域才开始渐入人们的眼帘。
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硅谷王川:深度学习有多深?乔布斯和 Deepmind 的突围(24)
(1)游戏公司 Atari 在1977年推出的 Breakout (突围)电脑游戏,主要开发者是苹果公司的创始人之一, Steve Wozniak. 乔布斯的角色是 Atari 和 Wozniak 中间的掮客. Atari 起先告诉乔布斯,游戏如果四天内开发出来,将支付 700 美元的报酬乔布斯许诺和 Wozniak 平分这笔钱但Wozniak 不知道的是,…
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机器学习的基本局限性:从一个数学脑筋急转弯说起
机器学习的历史表明会有许多的模式。但最有可能的一种是:在接下来数年,我们将教授机器如何自我学习。
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深度学习名词表:57个专业术语加相关资料解析(附论文)
本文整理了一些深度学习领域的专业名词及其简单释义,同时还附加了一些相关的论文或文章链接。本文编译自 wildml,作者仍在继续更新该表,编译如有错漏之处请指正。
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硅谷王川:深度学习有多深?经历的回放(23)
本文是 硅谷王川:深度学习有多深?发散的大脑(22) 的续篇。
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KDnuggets 官方调查:数据科学家最常用的十种算法
最新一期的 KDnuggets 调查展示了一份数据科学家使用度最高的算法列表,这份列表中包含了很多惊喜,包括最学术的算法和面向产业化的算法。
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硅谷王川:深度学习有多深?发散的大脑(22)
本文是 硅谷王川:深度学习有多深?双陆棋和神经网络(21) 的续篇。
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硅谷王川:深度学习有多深?双陆棋和神经网络(21)
本文是硅谷王川:深度学习有多深?多巴胺的诱惑(20) 的续篇
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机器学习常用 35 大算法盘点(附思维导图)
本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然,本文收录的算法并不完全,分类的方式也不唯一。不过,看完这篇文章后,下次再有算法提起,你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。