原文:Deep learning:一(基础知识_1)

前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识,打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial,据说这个教程写得浅显易懂,也不太长。不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识,见网页:http: openclassroom.stanford.edu MainFolder CoursePage.php course DeepLear ...

2013-03-14 12:48 14 86909 推荐指数:

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Deep learning:七(基础知识_2)

     前面的文章已经介绍过了2种经典的机器学习算法:线性回归和logistic回归,并且在后面的练习中也能够感觉到这2种方法在一些问题的求解中能够取得很好的效果。现在开始来看看另一种机器学习算法 ...

Mon Mar 18 23:05:00 CST 2013 13 20204
Deep learning:三十二(基础知识_3)

  前言:   本次主要是重新复习下Sparse autoencoder基础知识,并且加入点自己的理解。关于sparse autoencoder在前面的博文Deep learning:八(Sparse Autoencoder)中已有所介绍。   基础知识:   首先来看看 ...

Thu Apr 25 08:14:00 CST 2013 3 6827
CRF基础知识以及如何实现Learning,Inference

CRF:Conditional Random Field,即条件随机场。 首先介绍一下基础背景知识。机器学习中的分类问题可以分为硬分类和软分类。硬分类常见的模型有SVM、PLA、LDA等。SVM可以称为max margin classifier,基于几何间隔进行分类。软分类一般分为logistic ...

Tue Oct 13 22:04:00 CST 2020 0 434
知识蒸馏】Deep Mutual Learning

【GiantPandaCV导语】Deep Mutual Learning是Knowledge Distillation的外延,经过测试(代码来自Knowledge-Distillation-Zoo), Deep Mutual Learning性能确实超出了原始KD很多,所以本文分析这篇 ...

Wed Nov 17 06:09:00 CST 2021 0 136
Deep Learning基础--理解LSTM网络

循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的。比如说你在阅读这篇文章时,你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字,而不是每读到一个文字时,都抛弃掉前面的思考,从头开始。你的记忆是 ...

Fri Sep 22 06:02:00 CST 2017 0 1146
Deep Learning基础--各个损失函数的总结与比较

损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验 ...

Sat Dec 02 18:41:00 CST 2017 1 17316
[Deep Learning] 神经网络基础

  目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网、人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念。当然,这里所说的神经网络不是生物学 ...

Mon Jun 20 04:31:00 CST 2016 9 76535
Deep Learning基础--Softmax求导过程

一、softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素 ...

Tue Jul 10 02:53:00 CST 2018 0 1391
 
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