深度学习

https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 　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。适合对神经网络了解不多的同学。本文…

在OpenCV中基于深度学习的边缘检测 昨天 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 AI公园 授权 作者：ANKIT SACHAN 编译：ronghuaiyang 导读 分析了Canny的优劣，并给出了OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程，文末有代码链接。 在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前…

MTL 有很多形式：联合学习（joint learning）、自主学习（learning to learn）和带有辅助任务的学习（learning with auxiliary task）等。一般来说，优化多个损失函数就等同于进行多任务学习。即使只优化一个损失函数（如在典型情况下），也有可能借助辅助任务来改善原任务模型。 两种深度学习 MTL 方法 1、参数…

https://www.infoq.cn/article/XA055tpFrprUy*0UBdCb   1、Wide & Deep 模型 https://arxiv.org/abs/1606.07792  https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/78171283 在Wide &…

PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 　　深度学习引擎最近经历了开源热。2013年Caffe开源，很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架，但那时候的开源框架还不多。随着越来越多的开发者开始关注人工智能，AI 巨头们纷纷选择了开源的道路：2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块，11月Google开源 …

layout: post title: 侯捷STL学习（八） date: 2017-07-19 tag: 侯捷STL 第十八节 深度探索deque上 duque内存结构 分段连续，用户看起来是连续的 迭代器为了维持连续的状态，每次++，–都需要判断当前buffer是否用完，若用完则需要通过控制中心跳到下一个buffer 控制中心的map是指向vector的…

本文翻译自2007-To recognize shapes, first learn to generate images, Geoffrey Hinton. 第五种策略的设计思想是使得高层的特征提取器能够和底层的进行通信, 同时可以很容易地使用随机二态神经元的分层网络来实现. 这些神经元的激活概率是关于总输入的一个平滑非线性方程:   其中si和sj是神经…

1、MLP概述 对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP)，可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器，这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ(non-linear transformation)对样本的输入进行非线性变换，然后将变换后的值作为…

首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到. 1 　　 # allocate symbolic variables for the data 2 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch 3 x = T.matrix(‘x’) # the data is pres…

【论文标题】CoupledCF: Learning Explicit and Implicit User-item Couplings in Recommendation for Deep Collaborative Filtering  （IJCAI-2018 ） 【论文作者】Quangui Zhang， Longbing Cao，Chengzhang Z…