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通过luajit接入c

可嵌入到ios、android和fp。

导语:新一批论文,让你对深度学习在自然语言处理以及对象检测领域的运用有个

雷锋网曾编译了《干货分享|深度学习零基础进阶大法!》系列,相信读者一

本文编译于外媒 github,原文标题《deeplearn

[1] fr/~bordesan/dokuwiki/libphp?id=en%3apubli&cache=cache&media=e

词嵌入是目前无监督学习的成功应用之一。它们最大的好处无疑是它们不需要昂贵的人工标注,而是在从未标注的现成大数据集中派生的。然

[2] /paper/5021-distributed-representations-of-words-and-

这是由 sutskever等人编写的《sequence-to-sequencelearningwithattent

[3] /paper/5346-sequence-to-seq

这是 ankitkumar所写的《 askmea

导语:卷积神经网络是一种前馈神经网络,本文是yannlecun对于其发展及应用的演讲介绍ppt。本文联合编译:blake、高斐

雷锋网注:卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。yann lecun出生在法国,曾在多伦多大学跟随深度学习鼻祖geof

convnets尝试过程首个卷积神经网络模型(多伦多大学)(lecun88,89)

共320个运用反向传播算法训练的实例

带有步幅的卷积(子样本)

紧密相连的池化过程在贝尔实验室建立的首个“真实”卷积神经网络模型(lec

运用反向传播算法进行训练

usps编码数字:7300次训练,2000次测试

紧密相连的池化过程卷积神经网络(vintage1990)

滤波-双曲正切——池化——滤波-双曲正切——池化

多重卷积网络卷积神经网络的结构卷积神经网络的卷积运算过程大致如下:

输入图像通过三个可训练的滤波器组进行非线性卷积,卷积后在每一层产生特征映

归一化——滤波器组——非线性计算——池化

归一化:图像白化处理的变形(可选择性)

减法运算:平均去除,高通滤波器进行滤波处理

 除法运算:局部对比规范化,方差归一化

滤波器组:维度拓展,映射

非线性:稀疏化,饱和,侧抑制

精馏,成分明智收缩,双曲正切等

池化:空间或特征类型的聚合

最大化,lp范数,对数概率lenet5

卷积神经网络简化模型

mnist (lecun1998)

阶段1:滤波器组——挤压——最大池化

阶段2:滤波器组——挤压——最大池化

阶段3:标准2层mlp多特征识别(matanetal1992)

每一层都是一个卷积层

    单一特征识别器——sdnn滑动窗

信号以(多维度)数组的形式出现

具有很强局部关联性的信号

特征能够在任何位置出现的信号

目标物不因翻译或扭曲而变化的信号___lin。

导语:如何从机器学习菜鸟华丽转变为大神?如果你对机器学习抱有好奇又心存敬畏,不妨看看这篇文章。编者按:去年,perharaldborgen 写了一篇名为《为期一周的机器学习研究》的文章,讲述了

接下来你看到的是此文的后续,perharaldborgen将和我们分享他如

在perharaldborgen看来,他并不认为只有获得博士或硕士学位的

如果你对机器学习抱有好奇又心存敬畏,不妨看看这篇文章。

入门:hacker(黑客新闻)和udacity(优达学城)

我对机器学习的兴趣开始于2014年。那时候我刚开始在hacker上阅读有

所以我就开始看udacity的监督学习课程的前几章,并同时开始阅读有关这方面的所有文章。

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