深度学习

  全文转载于郭耀华—【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化；   文章链接Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift；发表于2015的ICML； 这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答…

  看到有不少人挺推崇：An overview of gradient descent optimization algorithms；特此放到最上面，大家有机会可以阅读一下；   本文内容主要来源于Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程，另外一些不同优化算法之间的比较也会出现在其中，具体来源不再单独说明，会在文末给出全部的参考文献；   本主要主要…

来源商业新知网，原标题：为什么Swift会是深度学习的下一个大热门？   如果你喜欢编程，当你听到Swift，你可能会想到iOS或MacOS的应用程序开发。如果你正在进行深度学习，那么你一定听说过Swift for Tensorflow(缩写为S4TF)。然后，你可以问自己:“为什么谷歌要为Swift创建一个TensorFlow版本?”Python和c++已…

转自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 　　 欲穷千里目，更上一层楼项目主页：https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化   这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来…

1.导读 高德地图拥有着数千万的POI（Point of Interest）兴趣点，如学校、酒店、加油站、超市等。其中伴随着众多POI创建的同时，会有大量的POI过期，如停业、拆迁、搬迁、更名。这部分POI对地图鲜活度和用户体验有着严重的负面影响，需要及时有效地识别并处理。 由于实地采集的方式成本高且时效性低，挖掘算法则显得格外重要。其中基于趋势大数据的时序…

本文对TVM的论文进行了翻译整理 深度学习如今无处不在且必不可少。这次创新部分得益于可扩展的深度学习系统，比如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch。大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行了优化，并且需要在其他平台（如手机、IoT 设备和专用加速器（FPGA、 ASIC））上部署大量工作。随着深度学习框架和硬件后端数量不…

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例，由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集，有60000个训练集和10000个验证集，是个非常适合初学者入门的训练集。这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果，也能看出机器学习的算法的演进史，从早期的线性逻辑回归到K-means，再到两层神经网络，到多层神经网络，再到最近的…

先引用他人关于李宏毅教授关于深度学习导论的PPT，应该非常容易入门。 ”《1天搞懂深度学习》，300多页的ppt，台湾李宏毅教授写的，非常棒。不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。“ 这是slideshare的链接：http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=108adce…

如果你希望系统性的了解神经网络，请参考零基础入门深度学习系列 ，下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识。   神经网络包含三层：输入层（X）、隐藏层和输出层：f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的，其中包含权重（W）。每层都存在一个偏移值（b）。   每一层节点的计算方式如下： 其中g()代表激活函数，o()代表softmax输出函数。  …

1.1 Only one class present in y_true. ROC AUC score is not defined in that case. 字面意思：y_true只有一个类呈现。ROC AUC score 没有对这种案例定义操作 直接原因：1）最初给的标签是 one_hot形式 【n，类别数目】2）到具体统计某个类时，底层函数分别计算每…