论文笔记 ：A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文，Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets。这篇论文一开始读起来是相当费劲的，学习了好几天才了解了相关的背景，慢慢的思路也开始清晰起来。DBN算法就是Wake Sleep算法 RBM，但是论文对Wake ...
2018-05-15 23:05 0 3986 推荐指数：
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ICML 2017 Paper：https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf Code for the regression ...
【面向代码】学习 Deep Learning（二）Deep Belief Nets(DBNs) http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/9447967 分类： 机器学习2013-07-24 11:50 517人阅读 评论(5) 收藏 举报 ...
之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易 ...
的识别效果。 这篇论文的主要思想是通过学习两个deep network来构建face attrib ...
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。实际上，之前是不知道是否这样的过高估计是 common ...
本篇文章发表在ICLR2020上，对动态图的进行连接预测和结点分类。TGN中，作者除利用传统的图神经网络捕捉非欧式结构生成embedding外，还利用动态图所中时序信息。 T ...
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度强化学习最近被人发现貌似不太稳定，有人提出很多改善的方法，这些方法有很多共同的 idea：一个 online 的 agent 碰到的观察到的数据 ...
论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet——MSRA何凯明团队的Residual Networks，在2015年ImageNet上大放异彩，在ImageNet的classification、detection ...
