《DEEP LEARNING》 《DEEP LEARNING》 1. 引言 1.1 什么是、為什么需要深度學習 1.2 簡單的機器學習算法對數據表示的依賴 1.3 深度學習的歷史趨勢 最早的人 ...

從self-taught到deep networks： 　　從前面的關於self-taught learning介 ...

首先為什么會有Deep learning，我們得到一個結論就是Deep learning需要多層來獲得更抽象的特征表達。 1.Deep learning與Neural Network 深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦 ...

　　前言： 　　這節課來學習下Deep learning領域比較出名的一類算法——sparse autoencoder，即稀疏模式的自動編碼。我們知道，deep learning也叫做unsupervised learning，所以這里的sparse autoencoder也應是無監督 ...

最近關注了一些Deep Learning在Information Retrieval領域的應用，得益於Deep Model在對文本的表達上展現的優勢（比如RNN和CNN），我相信在IR的領域引入Deep Model也會取得很好的效果。 IR的范圍可能會很廣，比如傳統的Search Engine ...

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model（譯文+Tensorlfow源碼解析） 原創 2017年11月03日 22:14:47 ...

論文地址: https://arxiv.org/abs/1706.00384 論文簡介 該論文探討了一種與模型蒸餾(model distillation)相關卻不同的模型---即相互學習(mutual learning)。 蒸餾從一個強大的大型預訓練教師網絡開始，並向未經訓練的小型學生網絡進行 ...

Deep Learning（深度學習）最近火爆的不行，不論是以NIPS,ICML,CVPR這些top conference為代表的學術界，還是以Google，Microsoft，IBM為代表的工業界，都加入到了轟轟烈烈的深度學習行列中。在可以預見的相當長一段時間內，Deep Learning依然 ...