深度学习

斯坦福大学深度学习与自然语言处理第二讲：词向量 9条回复 斯坦福大学在三月份开设了一门“深度学习与自然语言处理”的课程：CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing，授课老师是青年才俊 Richard Socher，以下为相关的课程笔记。 第二讲：简单的词向量表示：word2vec, Glove(…

深度学习中需要大量的数据和计算资源（乞丐版都需要12G显存的GPU – -）且需花费大量时间来训练模型，但在实际中难以满足这些需求，而使用迁移学习则能有效 降低数据量、计算量和计算时间，并能定制在新场景的业务需求，可谓一大利器。 迁移学习不是一种算法而是一种机器学习思想，应用到深度学习就是微调（Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构（如修改样本类别…

近几年来，以深度神经网络（DNN）为代表的深度学习如火如荼，深度学习的研究领域从开始的图像识别（如imagenet比赛）到现在的自然语言处理，几乎有席卷一切机器学习研究领域的趋势。 对于深度神经网络的训练来说，通常网络越深，需要的训练时间越长。对于一些网络结构来说，如果使用串行的X86 处理器来训练的话，可能需要几个月、甚至几年，因此必须要使用并行甚至是异构…

转自：https://blog.csdn.net/xs11222211/article/details/82931120#commentBox 本系列博客主要介绍使用Pytorch和TF进行分布式训练，本篇重点介绍相关理论，分析为什么要进行分布式训练。后续会从代码层面逐一介绍实际编程过程中如何实现分布式训练。 文章目录 常见的训练方式 单机单卡（单GPU） …

http://www.open-open.com/lib/view/open1452752687042.html   图1 人脑神经网络 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神…

转载自http://www.hdb.com/article/6eju 深度学习江湖目前有四座山头，分别是：Geoff Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio、Andrew Ng。这里面Geoff Hinton去年加入Google搞Google Brain, Yann Lecun去年加入Facebook任人工智能研究室主任，最新的消息A…

最近学习DeepLearning, 在网上找到了一个自编码器的代码，运行以下，还比较好用，分享如下。由于代码出处无处可考，故不予特殊说明。     #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- “”” Created on Mon Jan 1 12:45:57 2018 @author: pc “”” impo…

网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 import gym import time env = gym.make(‘CartPole-v0’) # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print (‘新一局游戏 初始观测 = {}’.format(observation)) for t i…

 最近在网上找到了一个使用LSTM 网络解决  世界银行中各国 GDP预测的一个问题，感觉比较实用，毕竟这是找到的唯一一个可以正确运行的程序。       #encoding:UTF-8 import pandas as pd from pandas_datareader import wb import torch import torch.nn impo…