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Deep learning
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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,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。
同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分。不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经网络(Convolutional neural network,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度信念网络(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。
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链接
- 深度学习界的泰斗Yann LeCun,卷积神经网络之父,Facebook AI 研究院负责人
- Deep Learning
- A Matlab toolbox for Deep Learning
- 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第一讲:引言
- 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第二讲:词向量
- 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第三讲:高级的词向量表示
- 微软深度学习人工智能超越Google Brain Adam 运行了 ImageNet 22K 的深度学习测评软件,Andrew Ng 说:“这是一种激进的策略,但是我知道为什么它会节省计算力,这种方法不错,很有趣。
- 100 Best GitHub: Deep Learning
- Deep learning 开放文档
- 复旦大学 吴立德教授 《深度学习课程》视频
- Deep Learning Libraries by Language
- NVIDIA Deep Learning Course: Class #1 – Introduction to Deep Learning
- NVIDIA Deep Learning Course: Class #2 – Getting Started with DIGITS
- NVIDIA Deep Learning Course: Class #3 – Getting started with Caffe
- Introduction to Deep Learning with Python
- 各种编程语言的深度学习库整理: Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、Haskell、.NET、R等语言
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