《DEEP LEARNING》 《DEEP LEARNING》 1. 引言 1.1 什么是、为什么需要深度学习 1.2 简单的机器学习算法对数据表示的依赖 1.3 深度学习的历史趋势 最早的人 ...

从self-taught到deep networks： 　　从前面的关于self-taught learning介 ...

首先为什么会有Deep learning，我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达。 1.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，它模仿人脑 ...

　　前言： 　　这节课来学习下Deep learning领域比较出名的一类算法——sparse autoencoder，即稀疏模式的自动编码。我们知道，deep learning也叫做unsupervised learning，所以这里的sparse autoencoder也应是无监督 ...

最近关注了一些Deep Learning在Information Retrieval领域的应用，得益于Deep Model在对文本的表达上展现的优势（比如RNN和CNN），我相信在IR的领域引入Deep Model也会取得很好的效果。 IR的范围可能会很广，比如传统的Search Engine ...

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model（译文+Tensorlfow源码解析） 原创 2017年11月03日 22:14:47 ...

论文地址: https://arxiv.org/abs/1706.00384 论文简介 该论文探讨了一种与模型蒸馏(model distillation)相关却不同的模型---即相互学习(mutual learning)。 蒸馏从一个强大的大型预训练教师网络开始，并向未经训练的小型学生网络进行 ...

Deep Learning（深度学习）最近火爆的不行，不论是以NIPS,ICML,CVPR这些top conference为代表的学术界，还是以Google，Microsoft，IBM为代表的工业界，都加入到了轰轰烈烈的深度学习行列中。在可以预见的相当长一段时间内，Deep Learning依然 ...