深度学习 | 数盟 | Page 43
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深度学习的“深度”有什么意义?

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作者:Edison_G 深度学习的”深度”, 早几年讨论的挺多的,身边有不同的理解:深度=更大规模的网络,也有认为:深度=更抽象的特征,近年来物理上也有人侧面显示:深度=玻璃相转变,如果后者的观点成立,那么仅仅引入GPU甚至FPGA硬件的目的只是加快, 没有…

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无需反向传播的深度学习:DeepMind的合成梯度

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在这篇博文中,我们将从起点(从零开始)学习 DeepMind 最近提出的一篇论文—使用合成梯度的解耦神经接口。读者可以点击查看原文。 作者:iamtrask 合成梯度概述 通常,神经网络将其预测与数据集进行比较,以决定如何更新其权重。然后使用反向传播来确定每个权重应该如何移动,…

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为什么有些数学研究者会看不惯甚至鄙视深度学习(Deep Learning)?

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作者:田渊栋 DL 的难度取决于看问题的角度。数学系的话应该往理论方向看。 DL 用线性和非线性函数堆砌来构造函数,用随机梯度下降就可以训练,而且还有非常好的泛化能力,在我看来这样的东西居然没有原理这是完全不可想像的。但是 DL 很难,难到大家都不知道如何入手,用什…

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当深度学习遇上敏捷开发,会发生怎样的“化学反应”?

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说出来你可能不信,有一种从软件开发领域诞生的思维方式,自诞生以来就一直深远地影响着我们日常的工作和生活。这就是“敏捷方法”,即软件开发领域的“敏捷软件开发”(Agile Software Development)。 2001年初,十几位来自美国各个软件开发的细分领域的…

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数学不行还学AI – 神经网络平话演义(上)

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原文:Learning AI if You Suck at Math — P5 — Deep Learning and Convolutional Neural Nets in Plain English! 作者:Daniel Jeffries 翻译:Kaiser(王司图) 今天,我们要来写一个自己的Python图像识别程序。 为此我们要了解一个强大的深度学习架构——深度卷积神…

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浅说深度学习(4):增强学习

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这是本系列第四篇,这一篇中让我们一起深入学习一种让agent在环境中通过动作来最大化奖励的的机器学习方法————增强学习。 增强学习 还记得你是如何学会骑自行车的吗?一般都是大人陪在我们身边鼓励我们第一次迈出步伐,当我们摔倒时帮助我们继续骑。但是这很难解释我们到底是…

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YouTube上最受欢迎的十大机器学习视频(最新)

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虽然 YouTube 有很多不错的机器学习视频,但是很难搞清楚是否值得一看,何况每分钟上传的视频长达 300 小时。在本文中,我们整理了观看量最高的十大机器学习视频。今天这篇推送更新了之前颇受欢迎的博文(2015 年 Youtube 最受欢迎十大机器学习视频,https://goo.gl/6ElLdd)。另…

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如何用PyTorch实现递归神经网络?

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  从 Siri 到谷歌翻译,深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列,并使用一种称为循环神经网络(recurrent neural network/RNN)的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词…