Deep learning 九：Deep Learning的总结
总结与展望 1）Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在（隐含）分布的多层（复杂）表达的算法。换句话来说，深度学习算法自动的提取...
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Deep learning 八-（4）：Deep Learning的常用模型或者方法
Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究...
Deep learning 八-（3）：Deep Learning的常用模型或者方法
Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机 假设有一个二部图，每一层的节点之间没有链接，一层是可视层，即输入数据层（v)...
Deep learning 八-（2）：Deep Learning的常用模型或者方法
Sparse Coding稀疏编码 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O = a1*Φ1 + a2*&Ph...
Deep learning 七：Deep learning训练过程
Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该...
Deep Learning 六：Deep learning与Neural Network(转)
Deep learning与Neural Network 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，...
Deep Learning 四：Deep Learning的基本思想(转)
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...
Deep Learning 三：关于特征(转)
关于特征 特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么...
Deep Learning（深度学习）（一）学习笔记整理系列之概述与背景(转)
一、概述 Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台...
