Deep learning的一些有用链接

最新推荐文章于 2022-03-07 23:18:09 发布
原创 最新推荐文章于 2022-03-07 23:18:09 发布 · 183 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#deep learning #Restricted boltzmann machine #RBM

本文提供了深度学习的基础教程链接，并重点介绍了受限玻尔兹曼机(RBM)的概念及应用。通过多个权威资料来源，读者可以深入了解深度学习的基本原理和技术实现细节。
deeplearning tutorials：
[url]http://deeplearning.net/tutorials/[/url]
[url]http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf[/url]
Restricted boltzmann machine：
[url]http://deeplearning.net/tutorial/rbm.html[/url]
[url]http://blog.echen.me/2011/07/18/introduction-to-restricted-boltzmann-machines/[/url]
[url]http://www.csri.utoronto.ca/~hinton/absps/guideTR.pdf[/url]
AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
盼小辉丶的博客
10-25 6万+
深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
Deep Learning（深度学习）
qq_43667702的博客
01-18 707
Deep Learning（深度学习）
【deep learning学习笔记】Restricted Boltzmann Machine（待整理）
xceman1997的专栏
07-11 1888
这几天看Deep Learning，看RBM（转载了一些资料，都是这几天看的，还有下载的资料，就不上传了），做做笔记。暂时没太强的逻辑，以后慢慢整理。 1. RBM是两层神经网络，隐含层和显示层，两层之间有连接。 2. 有三类参数：（1）两层之间的连接权值，|h| * |v| 个，|h| 和 |v|分别是隐含层和显示层的节点个数；（2）显示层节点的偏置；（3）隐含层节点的偏置 3.
深度学习（5）：Boltzmann Machine
liujiandu101的博客
03-06 430
玻尔兹曼机
翻译: 深入神经网络概览Dive into Deep Learning
AI架构师易筋
03-07 3800
1. 简介 直到最近，我们每天与之交互的几乎所有计算机程序都是由软件开发人员根据第一原理编码的。假设我们想编写一个应用程序来管理一个电子商务平台。在围着白板花了几个小时思考这个问题之后，我们会想出一个可行的解决方案的大致思路，可能看起来像这样： (i) 用户通过在 Web 浏览器中运行的界面与应用程序交互或移动应用程序； (ii) 我们的应用程序与商业级数据库引擎交互，以跟踪每个用户的状态并维护历史交易记录； (iii) 在我们应用程序的核心，业务逻辑（你可能会说，大脑) 我们的应用程序有条不紊地详细说明
Deep Learning 学习笔记
This is bill的专属博客
07-17 4646
一、文章来由好久没写原创博客了，一直处于学习新知识的阶段。来新加坡也有一个星期，搞定签证、入学等杂事之后，今天上午与导师确定了接下来的研究任务，我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方，欢迎批评指正。二、《一天搞懂深度学习》300多页的PPT，台大教授写的好文章。 对应的视频地址1、Lecture I: Introduction of Deep Learning（1）mach
大牛deep learning入门教程
This is bill的专属博客
07-17 1276
雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)按：本文由Zouxy责编，全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用，并解释了深度学习的基本思想，深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等
综述：基于深度学习的文本分类 --《Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review》总结(一)
weixin_42575796的博客
01-20 4948
文章目录综述：基于深度学习的文本分类《Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review》论文总结(一)总结1.Introduction文本分类任务2.用于文本分类的深度学习模型2.1 Feed-Forward Neural Networks2.2 RNN-Based Models2.3 CNN-Based Models2.4 Capsule Neural Networks2.5 Models with Attention Mech
Ian Goodfellow《Deep Learning》读书笔记
qq_43226187的博客
01-21 759
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
《Neural Networks and Deep Learning》（美）Michael Nielsen 著 英文版.pdf
05-09
例如，书中提供了开源代码库链接、作者的项目公告邮件列表、以及由Yoshua Bengio、Ian Goodfellow和Aaron Courville合著的《Deep Learning》草稿书籍链接。读者可以通过这些资源获取更多深度学习的前沿资料和研究...
deeplearning学习教程英文版
01-16
deeplearning学习教程英文版是一本全面讲解深度学习的教材，提供了对深度学习各个知识点的详细介绍，并且辅以Python编程示例。本书主要覆盖了深度学习的基础知识、模型构建、编程实践和一些进阶技巧。下面详细阐释书...
A Deep Learning Approach for User Identity Linkage_翻译.pdf
03-12
DeepLink的核心优势在于它是一个端到端的半监督学习方法，能够自动从数据中提取有用的特征，无需手工干预。通过这种方式，DeepLink能够处理跨不同社交平台的数据异构性问题，并能够通过学习来捕获用户间的潜在语义...
信息论学习总结（一）基础知识
fuliang
06-02 2007
我们考虑一下一个离散的随机变量x,当我们观察到它的一个值，能给我们带来多少信息呢？这个信息量可以看做是我们观察到x的这个值带来的惊讶程度。我们被告知一个不太可能发生的事发生了要比告知一个非常可能发生的事发生，我们获得信息要多。 所以信息量的多少依赖于概率分布p(x)，所以我们可以用关于p(x)的一个函数来建模信息量h(x).那什么函数模型适合表达呢？ 我们观察两个相互独立的事件x，y，我们观察...
使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习
fuliang
05-11 603
[size=x-large]使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习[/size] 1 基于梯度下降的学习 对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数[img]http://latex.codecogs.com/gif.latex?l\(\hat{y},y\)[...
[ZZ]计算机视觉、模式识别、机器学习常用牛人主页链接
fuliang
11-30 439
牛人主页（主页有很多论文代码） Serge Belongie  at UC San Diego Antonio Torralba  at MIT Alexei Ffros  at CMU Ce Liu  at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari  at Univ.of Edin...
Deep learning的一些教程[rz]
fuliang
02-03 346
  转载自http://baojie.org/blog/2013/01/27/deep-learning-tutorials/   Stanford Deep Learning wiki: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Main_Page   几个不错的深度学习教程，基本都有视频和演讲稿。附两篇综述文章和一副漫画。还...
[zz]Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码
fuliang
02-18 331
LDA和HLDA： （1）D. M. Blei, et al., "Latent Dirichlet allocation," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 993-1022, 2003. （2）T. L. Griffiths and M. Steyvers, "Finding scientific topics,"...
模式识别和机器学习 笔记 第二章 概率分布
fuliang
03-21 303
这章主要介绍概率分布及其特性。这些基本的分布可以像堆积木一样形成更复杂的模型。讨论了一些统计学的关键概念，比如 Bayesian inference。概率分布的一个角色是：给定一个随机变量x有限集合的观察值x1,x2….xn，对概率分布p(x)进行建模，即概率密度估计。首先介绍离散型贝努力分布、二项式分布和多项式分布和连续型的Gaussian分布。一个特殊 的问题就是参数化估计问题，根...
《Deep Learning for Computer Vision with Python》
最新发布
03-27
好的，用户需要寻找《Deep Learning for Computer Vision with Python》这本书的相关信息和资源。首先，我应该确认这本书的基本信息，比如作者、版本和内容结构。作者是Adrian Rosebrock，他是一位知名的计算机视觉...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值