深度学习理论的最新进展-Yoshua Bengio（幻灯）

最新推荐文章于 2024-07-18 15:32:38 发布
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Yoshua Bengio 在 Montreal Deep Learning Summer School 上分享了近期深度学习理论上的最新进展，涵盖了深度学习的理论动机。

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周建丁
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机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
ZhangPY的专栏
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《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最
深度学习资料总结
miu~
12-07 3235
深度学习总结 1.      MIT在线学习网站 http://www.deeplearningbook.org/   https://www.coursera.org/learn/hipython/supplement/8YtVH/1-1-can-kao-zi-liao 公开课python   2.      机器学习和深度学习资料（200篇）   编者按：本文收集了百来篇关于
《深度学习理论进展》综述论文
12-25
深度学习通常被描述为一个实验驱动的领域，并不断受到缺乏理论基础的批评。这个问题已经部分地被大量的文献解决了，这些文献至今没有被很好地组织起来。本文对深度学习理论的最新进展进行了综述和整理。
Deep Learning: Theoretical Motivations_Yoshua Bengio
08-04
Yoshua Bengio 2015年8月3号在Montreal Deep Learning Summer School上的讲座，总结了近一段时间深度学习理论上的进展。
学习AI的深层架构（Yoshua Bengio）Learning Deep Architectures for AI (Yoshua Bengio)
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本书讨论了用于深度架构的学习算法的动机和原理。 通过分析和比较针对深度架构的不同学习算法的最新成果，提出了其成功的解释。
贝叶斯深度学习——基于PyMC3的变分推理
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原文链接：Bayesian Deep Learning 作者：Thomas Wiecki，关注贝叶斯模型与Python 译者：刘翔宇 校对：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@youkuaiyun.com） 目前机器学习的发展趋势目前机器学习有三大趋势：概率编程、深度学习和“大数据”。在概率编程（PP）方面，有许多创新，它们大规模使用变分推理。在这篇博客中，我将展示如何使用PyMC3...
这里是纯干货！2018年深度学习的10个发展预测 | 技术
网易智能
01-04 2821
▼点击上方蓝字关注网易智能  聚焦AI，读懂下一个大时代！【网易智能讯 1月4日消息】我有一种预感，2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。像去年那样，我整理了一份2018年深度学习的预测清单：1、大部分深度学习硬件初创公司会失败许多深度学习硬件创业公司将开始在2018年
深度学习架构：2009年 Bengio 的突破与动机
"《学习深度架构》(Learning Deep...Yoshua Bengio 的讲座展示了深度学习如何通过模拟人脑的深层结构以及利用层次化表示来解决复杂问题，从而推动了人工智能技术的发展，并在视觉和语言理解等领域取得了突破性的进展。
吴恩达深度学习课程笔记Lesson05（下）
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智潮先锋聚集地
07-18 1099
Dropout可以随机删除网络中的神经单元，他为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效果，和之前讲的L2L2L2正则化类似；实施dropout的结果实它会压缩权重，并完成一些预防过拟合的外层正则化；L2L2L2对不同权重的衰减是不同的，它取决于激活函数倍增的大小。总结一下，dropout的功能类似于L2L2L2正则化，
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课程视频 吴恩达深度学习专项课程共分为五个部分，本篇博客将介绍第五部分序列模型专项的第二周课程：自然语言处理与词嵌入。 目录 1. 词汇表征 2. 使用词嵌入 3. 词嵌入的特性 4. 嵌入矩阵 5. 学习词嵌入 6. Word2Vec 7. 负采样 8. GloVe词向量 9. 情感分类 10 . 词嵌入除偏 1. 词汇表征 上周我们学习了RNN、GRU单元和L...
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Why deep learning?
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10-03 106
1. 深度学习中网络越深越好么？ 理论上说是这样的，因为网络越深，参数也越多，拟合能力也越强（但实际情况是，网络很深的时候，不容易训练，使得表现能力可能并不好）。 2. 那么，不同什么深度的网络，在参数差不多大小的情况下，深的网络会比浅的网络表现能力好么？即深度较深的网络比较“瘦”，深度较浅的网络比较“胖”。 一般来说，相同参数下深度较深的网络表现能力也比深度较浅的网络要好。 ...
深度学习理论与架构最新进展综述论文，66页pdf，333篇参考文献
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09-06 986
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2019 到目前为止的深度学习研究进展汇总
AI 研习社的博客
05-31 2582
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Best Deep Learning Research of 2019 So Far 作者 |ODSC - Open Data Science 翻译 | 敬爱的勇哥 编辑 | 酱番梨、邓普斯•杰弗 原文链接： https://medium.com/@ODSC/best-deep-learning-research-of-20...
PyMC3实现贝叶斯神经网络
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转自https://blog.youkuaiyun.com/jackxu8/article/details/71308390#commentBox 源地址https://docs.pymc.io/notebooks/bayesian_neural_network_advi.html PyMC3中的贝叶斯深网络 生成数据 产生一个简单的线性不可分的二分类问题的模拟数据。 %matplotlib in...
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happytofly的博客
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机器学习可视化不错的介绍。 链接：A Visual Introduction to Machine Learning
PyMC3 - 贝叶斯神经网络
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Jack.Xu 专栏
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Google DeepMind的新论文： Spatial Transformer Networks
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深度学习：历史、规模与现实冲击 - Yoshua Bengio著
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