《深度学习课程》-吴立德教授-复旦大学

最新推荐文章于 2017-07-14 16:40:45 发布
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本文深入探讨了深度学习技术在音视频处理领域的应用，包括图像处理、AR特效、AI音视频处理等方面，详细介绍了各类算法及其实际应用场景。
http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html
上海复旦大学吴立德教授深度学习课程一
wenxuegeng的专栏
05-24 5032
上海复旦大学吴立德教授深度学习课程
数值优化介绍
专注计算机体系结构
04-14 2829
一、模型与算法 模型是将抽象的实际问题转化成数学问题，用便于理解和计算的数学模型表示，通俗的说可以把模型理解为计算公式，常见数学定义定理等，算法即计算方法，是求解数学模型用的，就是将模型解出的方法。总之，模型是将实际问题数学化，算法是将其中所蕴含的数学问题进行求解。 数学模型，是对某一个具体问题的抽象描述，因为要求严谨和准确，所以一般只能选择数学描述，避免出现二义性。数学模型的建立，并
机器学习
xuefenxi的博客
07-14 1072
《机器学习&&深度学习》 视频课程资源百度云下载。  林轩田：机器学习基石  链接：http://pan.baidu.com/s/1qXSKZP64 密码：dwie 林轩田：機器學習技法 (Machine Learning Techniques) 链接：http://pan.baidu.com/s/1i5I0kZj3 密码：zwce andrew Ng视频课程和讲义 链接：
复旦大学吴立德《数值优化》、《深度学习》和
AI吃大瓜的博客
03-09 7368
http://i.youku.com/i/UNjAzMzA4NjQ=/playlists?spm=a2hzp.8253869.0.0 【1】复旦大学吴立德教授讲授的《数值优化》。 使用教材为Nocedal, Jorge, and Stephen Wright. Numerical optimization. Springer Science & Business Media, 2006.
复旦大学吴立德《深度学习》课程总结
iichangle的专栏
03-05 5947
对深度学习一直没找到系统的中文资料，在优酷找到了吴立德老师2013年开的深度学习课程视频。花三天简单看了一下，做一个简单总结，供没看过的人士参考要不要看及要看哪几集。此课程一共十四个课时 视频地址：http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html Part1 基础知识（1-3节） 1 概述 讲了ML的问题的三个基本方面：数据、模型和准则
上海复旦大学吴立德教授深度学习课程四
wenxuegeng的专栏
05-26 1661
上海复旦大学吴立德教授深度学习课程 DN模型
深度学习系列-前言:深度学习的好教程
我爱智能
11-29 1万+
写在之前： 忙忙碌碌，总是在走走停停，挤挤时间，留一个思考的机会。 断断续续，研究深度学习也有段时间，从开始的小白到现在算是入门了，中途看过些许文章文献资料，也有许多的问题。高山之行才刚刚开始，本系列旨在记录下走过的路与个人的学习感悟。 该篇小记一下学习到的一些好教程与资料。 关于深度学习，介绍性的文章与博客非常多，写的也非常好。一个综述点的博客系列就是Zouxy大神的文章：Dee
深度学习FPGA实现基础知识6(Deep Learning（深度学习）学习资料大全及优快云大牛博客推荐)
时间的诗
06-06 3万+
需求说明：深度学习FPGA实现知识储备 来自：时间的诗 第一部分：博客大牛（深度学习方向） 1、http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 研究方向：机器学习、计算机视觉、人机交互和人工智能等领域 作品：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 网友评价：深入浅出、条理清晰、内容全面、适合反复阅读 2、h
数值优化（Numerical Optimization）学习系列-目录
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概述 数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路，通过迭代逐渐接近最优解，分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解。 该系列教程可以参考的资料有 1. 《Numerical Optimization 2nd》–Jorge Nocedal Stephen J. Wright 2. 《凸优化》–Stephen Boyd 3. 《非线性最优化基础》–Masao Fukushima
为什么要读博士
Keep Trying, Keep Fighting
12-25 5323
这是一个之前困扰我许久的问题，后来逼迫自己不去想它，慢慢地也就淡忘这个问题了。这几天，在网上又看到这个问题，觉得有篇文章不错，因此贴过来，自勉与共勉。原文来自知乎。一： 看过一篇文章，专门估算了《生活大爆炸》中Sheldon博士和Leonard博士能赚多少钱，结论是他们的收入比芝士蛋糕工厂饭店的服务生Penny基本相当。这些学霸和天才们，与服务生做邻居，而且服务生自住他们合租（虽然谢耳朵确实需要呆
几个较经典的interactive image segmentation算法
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看论文时，看到了几篇基于交互的图像分割算法，这里罗列一下，后期有时间时再一一阅读 1: Interactive Image Segmentation Based on Level Sets of Probabilities, TVCG 2012. 2: Interactive Image Segmentation via Adaptive Weighted Distances, TIP
杨子恒
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杨子恒，1984年毕业于甘肃农业大学畜牧专业，获农学学士学位。1987年获北京农业大学动物遗传专业硕士学位。1987年至1989年在甘肃农业大学畜牧系任教。1992年获北京农业大学博士学位，1992至1997年，先后在北京农业大学、英国伦敦剑桥大学和自然历史博物馆、宾西法尼亚州立大学、加利福尼亚大学伯克利分校从事遗传学教学和博士后研究工作。1997至今在伦敦大学从事分子和细胞遗传学研究工作。200
Saliency Detection on Light Field
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Machine Learning-Nando de Freitas 课程资源
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Michael Jordan on Machine Learning
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数值优化 吴立德 pdf
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数值优化是一种数学方法，用于寻找函数的最优解。吴立德教授编写的《数值优化》是一本介绍数值优化方法和应用的经典教材。该书系统地介绍了数值优化的基本概念、原理和常用算法，包括梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法等。 《数值优化》这本书内容丰富，深入浅出，既适合作为本科生和研究生的教材，也适合作为科研人员和工程师的参考书。书中还介绍了数值优化在实际问题中的应用，例如在机器学习、数据挖掘、金融工程等领域的应用实例，让读者能够更加直观地理解数值优化的重要性和实用性。 吴立德教授在《数值优化》这本书中还提出了一些自己的研究成果，对一些经典算法进行了改进和拓展，这些内容对于研究数值优化方法的人来说具有一定的参考价值。 总的来说，《数值优化》这本书全面地介绍了数值优化的基本理论和方法，具有很高的参考价值，是学习和研究数值优化的重要资料。
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