Deep learning

来自开放百科 - 灰狐
(版本间的差异)
跳转到: 导航, 搜索
(文档)
(文档)
第14行: 第14行:
 
==文档==
 
==文档==
 
*[http://docs.huihoo.com/blackhat/usa-2015/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification.pdf The Applications of Deep Learning on Traffic Identification]
 
*[http://docs.huihoo.com/blackhat/usa-2015/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification.pdf The Applications of Deep Learning on Traffic Identification]
 +
*[http://docs.huihoo.com/blackhat/usa-2015/us-15-Davis-Deep-Learning-On-Disassembly.pdf Deep Learning on Disassembly Data 反汇编数据深度学习]
 
*[http://docs.huihoo.com/deep-learning/deep-learning-tutorial-release-0.1.pdf Deep Learning Tutorial Release 0.1]、[http://docs.huihoo.com/deep-learning/deep-learning-tutorials/ 在线版]、[https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials GitHub]
 
*[http://docs.huihoo.com/deep-learning/deep-learning-tutorial-release-0.1.pdf Deep Learning Tutorial Release 0.1]、[http://docs.huihoo.com/deep-learning/deep-learning-tutorials/ 在线版]、[https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials GitHub]
 
*[http://docs.huihoo.com/deep-learning/a-tutorial-on-deep-learning.pdf A Tutorial on Deep Learning]
 
*[http://docs.huihoo.com/deep-learning/a-tutorial-on-deep-learning.pdf A Tutorial on Deep Learning]

2015年11月21日 (六) 06:53的版本

Wikipedia-35x35.png 您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 Deep learning Thanks, Wikipedia.

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。

目录

项目

图书

文档

图集

链接

分享您的观点
个人工具
名字空间

变换
操作
导航
工具箱