深度學(xué)習(xí)，其實質(zhì)就是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)與標(biāo)簽之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。 初始輸入向量，隱含了圖像、語音、文本等的特征，這樣通過數(shù)值來刻畫特征是否正確？我們無處知曉，只是當(dāng)所...
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深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)
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表示學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)
遷移學(xué)習(xí) 【提出背景】在機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的大多數(shù)任務(wù)中，會假設(shè)training和inference時，采用的數(shù)據(jù)服從相同的分布（distribution）、來源于...
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ubuntu16.04上如何安裝ipython或Jupyter Notebook
第一步 #Python2.7 $sudo python2 -m pip install ipykernel $sudo python2 -m ipykernel instal...
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課時1 贈送視頻1：工作環(huán)境準(zhǔn)備及Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)講解
數(shù)據(jù)分析定義，參考維基百科。 數(shù)據(jù)分析基本步驟： 明確目的思路、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)。 IDE方面：Pycharm最優(yōu)的選擇。（深度學(xué)習(xí)框架裝在Anacon...
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R-NET: 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端系統(tǒng)（微軟亞洲研究院-閱讀理解）為了研究機器閱讀理解的問題，包括韋福如和楊南等在內(nèi)的研究團(tuán)隊試圖去建模人做閱讀理解的過程。他們采用了R-NET，一個多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分別從四個層面對整個閱讀理解任務(wù)的算法進(jìn)行...
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vmware 已將該虛擬機配置為使用 64 位客戶機操作系統(tǒng)，但無法執(zhí)行 64 位操作
錯誤提示： 已將該虛擬機配置為使用 64 位客戶機操作系統(tǒng)。但是，無法執(zhí)行 64 位操作。 此主機支持 Intel VT-x，但 Intel VT-x 處于禁用狀態(tài)。 如果已...
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練的本質(zhì)
是正則化，而且還不是一般的正則化，更不是優(yōu)化的假設(shè)，也不是邊際分布所能解釋的。是某種特殊的先驗分布帶來的正則化。而且這種正則化項，和early stopping以及semi-...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的選擇
SGD：隨機梯度下降 SGD+Momentum: 基于動量的SGD（在SGD基礎(chǔ)上做過優(yōu)化） SGD+Nesterov+Momentum：基于動量，兩步更新的SGD（在SGD...
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深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技巧具體參考博文http://bigdata.51cto.com/art/201610/519753.htm?utm_source=tuicool&utm_medium=refe...
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Tensorflow：實戰(zhàn)Google深度學(xué)習(xí)框架（摘抄）
一旦解決了數(shù)據(jù)表達(dá)和特征提取，很多人工智能任務(wù)也就解決了90%。 深度學(xué)習(xí)解決的核心問題之一就是自動地將簡單的特征組合成更加復(fù)雜的特征，并使用這些組合特征解決問題。深度學(xué)習(xí)是...
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word2vector簡介
word2vec官網(wǎng)：https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一個開源工具，能夠根據(jù)輸入的詞的集合計算出詞與詞...
