Deep learning

2015年9月13日 (日) 16:06的版本

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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。

项目

• Emergent
• Caffe deep learning framework

文档

• Deep Learning Tutorial Release 0.1

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