深度学习 | 数盟 | Page 61
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深度学习漫游指南:强化学习概览

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本文是 NVIDIA 博客上 Tim Dettmers 所写的《Deep Learning in a Nutshell》系列文章的第四篇。据介绍,该系列文章的目的是「提供对每一种概念的理解而不是其数学和理论上的细节」。除了必要理解的数学术语之外,这些文章还提供了直观的类比和图像来帮助理解深度学习。在此之前,…

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深度学习能力的拓展,Google Brain讲解注意力模型和增强RNN

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作者:Chris Olah 、Shan Carter 本文的作者是 Google Brain 的两位研究者 Chris Olah 和 Shan Carter,重点介绍了注意力和增强循环神经网络,他们认为未来几年这些「增强 RNN(augmented RNN)」将在深度学习能力扩展中发挥重要的作用。 循环神经网络(recurrent neural net…

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美丽的神经网络:13种细胞构筑的深度学习世界

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作者:弗格森  来源:新智元 新的神经网络架构随时随地都在出现,要时刻保持最新还有点难度。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN,IiLSTM,DCGAN,知道吗?)都弄清,一开始估计还无从下手。 因此,我决定弄一个“作弊表”。这些图里面话的大多数都是神经网络,可也有一些是完…

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如何构建自己的深度学习基础设施

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原文链接:Infrastructure for Deep Learning 翻译:刘翔宇 审校:赵屹华 来源:CSDN 深度学习是一门经验科学,许多基础设施的质量也在倍增。幸运的是,现在的开源生态系统可以使任何人建立不错的深度学习基础设施。 在这篇文章中,我们将讲述深度学习研究通常如何进行…

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除了Alpha Go 还有哪些“深度学习”值得关注?

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 1,393

来源:36氪 2016正好是人工智能概念诞生60周年。早在1956年,美国达特茅斯(Dartmouth)大学召开的学术会议上就提出了人工智能的概念。60年里,科学技术的积累使得机器学习、模式识别、人机交互这三个基础支撑可以得到较为广泛的应用。 随着一个甲子的科技发展,人工智能已不…

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深度学习中的Data Augmentation方法和代码实现

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作者:AbsentM 前言 在深度学习中,为了避免出现过拟合(Overfitting),通常我们需要输入充足的数据量.为了得到更加充足的数据,我们通常需要对原有的图像数据进行几何变换,改变图像像素的位置并保证特征不变. 本页面主要记录下常用的数据增强(Data Augmentation)变换…

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前方高能:好多黑客撩妹绝技和防骗技巧,不信你看

- 文章,深度学习 - 阅 1,263

一、看《谍影重重5》,讲解黑客技术顺便撩把妹 周末,和妹子走进电影院,一起看《谍影重重5》,妹子昏昏欲睡,这时作为宅客读者的你,即使不懂黑客技术,但由于你提前看了这篇文章,也是可以一边讲解一边撩妹的,保证妹子被迷得不要不要,看完电影就能牵起小手一起愉快玩耍…… …

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聊聊YouTube基于深度神经网络的推荐系统

- 文章,深度学习 - 阅 2,149

1 前言 YouTube的推荐系统是是世界上规模最大、最复杂的推荐系统之一。最近Google的研究人员公布了他们投到今年ACM会议的一篇文章,详细介绍了他们最近利用深度神经网络实现YouTube推荐系统的技术细节。 2 应用背景简介 YouTube的全球用户已经超过十亿,每秒上…