原文:Deep learning:四十(龙星计划2013深度学习课程小总结)

头脑一热,坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门 天的深度学习课程,课程预先的计划内容见:http: cs.tju.edu.cn web courseIntro.html。上课老师为微软研究院的大牛 邓力,群 qq群介绍见:Deep learning高质量交流群 里面有人戏称邓力 拼音简称DL 老师是天生注定能够在DL Deep learning 领域有所成就的,它的个人主页见:http: r ...

2013-07-14 19:09 17 23657 推荐指数:

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计划机器学习课程再打酱油有感

课程主页是:http://bigeye.au.tsinghua.edu.cn/DragonStar2012/index.html 大家可以在上面看到课程的介绍,教师的信息,现在也可以下载到课件了。 今年的《机器学习课程有一些变化。 首先,与之前纯粹来自美国著名大学的教师 ...

Sun Aug 12 00:30:00 CST 2012 0 3975
计划机器学习笔记

  前言   最近几周花了点时间学习了下今年暑假计划的机器学习课程,具体的课程资料参考见附录。本课程选讲了写ML中的基本模型,同时还介绍了最近几年比较热门,比较新的算法,另外也将ML理论和实际问题结合了起来,比如将其应用在视觉上,web上的等。总之,虽然课程内容讲得不是特别细 ...

Mon Nov 12 23:51:00 CST 2012 6 25985
【资料总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习

  在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出 ...

Thu Jan 24 04:26:00 CST 2019 3 5457
[Deep Learning] 深度学习中消失的梯度

  好久没有更新blog了,最近抽时间看了Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》感觉小有收获,分享给大家。   了解深度学习的同学可能知道,目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题(vanishing gradient ...

Sat Jan 21 21:29:00 CST 2017 2 17238
几何深度学习(Geometric Deep Learning)技术

几何深度学习(Geometric Deep Learning)技术 几何深度学习综述 从论文Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges,了解一下几何深度学习。 https ...

Thu Mar 10 13:55:00 CST 2022 0 1439
深度学习概述教程--Deep Learning Overview

引言 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发 ...

Sun Jan 21 01:16:00 CST 2018 1 5887
 
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