深度学习之深度模型中的优化

深度学习算法在许多情况下都涉及到优化。例如，模型中的进行推断（如 PCA）涉及到求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练。甚至是用几百台机器投入几天到几个月来解决单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化

C++开发者工具IDE整理

C++开发工具IDE，自己顺手的才是最好的。最近在整理自己电脑上以前搬的砖，有部分之前写的C++代码想跑一下，技术不断更新，工具也日新月异。 记得初识C++时使用的VC6.0，然后VS2013，然后Dev c++。 推荐： (1) QtCreator （跨平台、)  https://qtguide

深度学习

深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播

啥是AI、机器学习与深度学习？

也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型

PHP Debugger IDE 下载版本

com/pdt/all-in-one/helios/zend-eclipse-php-helios-win32-x86.zip 下载这个版本的PHP IDE工具 zend debugger已经配置好了     ------------------ LSF(科学之爱永恒)论坛

《MXNet深度学习实战》—1.2　深度学习框架

主要通过深度学习框架MXNet来介绍如何实战深度学习算法，该框架融合了命令式编程和符号式编程，在灵活和高效之间取得了非常好的平衡。正如前文所述，各深度学习框架之间有很多相似性，当你深入了解其中一种深度学习框架之后基本上就能举一反三，因此如果你现在还在犹豫学习哪个深度学习框架，那么

深度学习基本概念

们发现从数据的原始形式直接学得数据表示这件事很难。深度学习是目前最成功的表示学习方法，因此，目前国际表示学习大会（ICLR）的绝大部分论文都是关于深度学习的。深度学习是把表示学习的任务划分成几个小目标，先从数据的原始形式中先学习比较低级的表示，再从低级表示学得比较高级的表示。这样

深度学习之无监督学习算法

供的值是特征还是目标。通俗地说，无监督学习是指从不需要人为注释样本的分布中抽取信息的大多数尝试。该术语通常与密度估计相关，学习从分布中采样，学习从分布中去噪，需要数据分布的流形，或是将数据中相关的样本聚类。        一个经典的无监督学习任务是找到数据的 “最佳”表示。“最佳

深度学习的现实应用

语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。谷歌翻译利用的是大型递归神经网络的堆叠网络。四、自动驾驶汽车谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车

深度学习的特点

深度学习区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，

深度学习笔记之应用

      深度学习对语音识别产生了巨大影响。语音识别在 20 世纪 90 年代得到提高后，直到约 2000 年都停滞不前。深度学习的引入 (Dahl et al., 2010; Deng et al.,2010b; Seide et al., 2011; Hinton et al

深度学习的模型介绍

深度神经网络：深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络

深度学习和层级结构

语言有着层级结构，大的结构部件是由小部件递归构成的。但是，当前大多数基于深度学习的语言模型都将句子视为词的序列。在遇到陌生的句子结构时，循环神经网络（RNN）无法系统地展示、扩展句子的递归结构，深度学习学到的各组特征之间的关联是平面的，没有层级关系，那么请问层级关系是重要吗，在哪些方面能够体现

AI前沿——深度学习技术

算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能

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学习笔记-如何提升深度学习性能？

特征选择 f. 重新定义问题2. 从算法上提升性能   a. 算法的筛选 b. 从文献中学习 c. 重采样的方法3. 从算法调优上提升性能   a. 模型可诊断性 b. 权重的初始化 c. 学习率 d. 激活函数 e. 网络结构 f. batch和epoch g. 正则项 h. 优化目标

深度学习之经验E

什么品种，其**有三个不同的品种。        无监督学习算法(unsupervised learning algorithm) 训练含有很多特征的数据集，然后学习出这个数据集上有用的结构性质。在深度学习中，我们通常要学习生成数据集的整个概率分布，显式地，比如密度估计，或是隐式

深度学习之正则化

机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练数据上表现好，并且能在新输入上泛化好的算法。在机器学习中，许多策略显式地被设计为减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略被统称为正则化。我们将在后文看到，深度学习工作者可以使用许多不同形式的正则化策略。事实上，开发更有效的正则化

深度学习之机器学习的算法效果

        当我们使用机器学习算法时，我们不会提前固定参数，然后从数据集中采样。我们会在训练集上采样，然后挑选参数去降低训练集误差，然后再在测试集上采样。在这个过程中，测试误差期望会大于或等于训练误差期望。以下是决定机器学习算法效果是否好的因素：        1. 降低训练误差 

深度学习之经验风险

机器学习算法的目标是降低式 (8.2) 所示的期望泛化误差。这个数据量被称为风险（risk）。在这里，我们强调该期望取自真实的潜在分布 pdata。如果我们知道了真实分布 pdata(x, y)，那么最小化风险变成了一个可以被优化算法解决的优化问题。然而，我们遇到的机器学习问题，通常是不知道