前段時間，跟部門同事分享了深度學習相關的一些理論基礎，在此記錄一下。僅供后續學習和復習。 目錄 1、背景及現狀 2、Embeding 3、DNN 4、CNN 5、RNN（LSTM） 6、應用（結合自身的應用案例） （1）情感分析/類目預測（文本分類） （2）NER/POS ...

引言 　　 拿到這份文檔時想必你的腦海中一直縈繞着這么一個問題，“機器學習/深度學習要怎么學呢？（怎么入門，又怎么進一步掌握？）”。關於這個問題其實並沒有一個標准答案，有的人可能適合自底向上的學，也就是先從理論和數學開始，然后是算法實現，最后再通過一些項目去解決生活中的實際問題；有的人則可 ...

借助三維坐標系來看下歐氏距離和余弦相似度的區別 從圖上可以看出歐式距離衡量的是空間中各點之間的絕對距離，和點所在的位置坐標（即個體各維度的特征數值）直接相關，距 ...

入門神經網絡深度學習，推薦學習《深度學習入門：基於Python的理論與實現》，這本書不來虛的，一上來就是手把手教你一步步搭建出一個神經網絡，還能把每一步的出處講明白。理解神經網絡，很容易就能入門。 深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python ...

從機器學習到深度學習資料整理 　　在過去的大半年中，博主一直在進行人工智能相關知識的自學。由於人工智能最近兩年的火熱，從網上能夠找到非常多的資料，包括：MOOC、博客等，博主也花費了很多的時間從眾多的資源中找到了一條“從入門到進階”的學習之路。在此，博主根據自己的學習體驗，將所用到的資料匯總 ...

機器學習和深度學習資料合集 注:機器學習資料篇目一共500條,篇目二開始更新 希望轉載的朋友，你可以不用聯系我．但是一定要保留原文鏈接，因為這個項目還在繼續也在不定期更新．希望看到文章的朋友能夠學到更多．此外:某些資料在中國訪問需要梯子. 《Brief History ...

深度學習 1.深度學習是否無所不能？ 適合掌握深度學習的任務應具備這樣一些特點： （1）具備大量樣本數據。如果樣本數據難以獲取或者數量太少，我們認為就不適合深度學習技術解決 （2）樣本數據對場景的覆蓋度足夠完善。深度學習模型的效果完全依賴樣本數據表現，如果出現樣本數據外的情況，模型的推廣性 ...

為了完成畢設, 最近開始入門深度學習. 在此和大家分享一下本人閱讀魚書時的筆記,若有遺漏,歡迎斧正! 若轉載請注明出處! 一、感知機 感知機(perceptron)接收多個輸入信號，輸出一個信號。 如圖感知機，其接受兩個輸入信號。其中 \(\theta\) 為閾值，超過閾值 神經元就會 ...