第一章 使用神经网络识别手写数字
《神经网络和深度学习》系列文章五：用简单的网络结构解决手写数字识别
《神经网络和深度学习》系列文章七：实现我们的神经网络来分类数字（上）
《神经网络和深度学习》系列文章七：实现我们的神经网络来分类数字（下）
第二章 反向传播算法是如何工作的
《神经网络和深度学习》系列文章十：[热身]一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法
《神经网络和深度学习》系列文章十二：Hadamard积，s⊙t
《神经网络和深度学习》系列文章十三：反向传播背后的四个基本等式
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【论文标题】A review on deep learning for recommender systems: challenges and remedies （Artificial Intelligence Review，201906） 【论文作者】Zeynep Batmaz 1 · Ali Yurekli 1 · Alper Bilge 1 · Ci…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明：炼丹实验室 之前曾经写过一篇文章，讲了一些深度学习训练的技巧，其中包含了部分调参心得：深度学习训练心得。不过由于一般深度学习实验，相比普通机器学习任务，时间较长，因此调参技巧就显得尤为重要。同时个人实践…
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1 import os 2 import tab 3 import tensorflow as tf 4 5 print “tensorflow 5.2 ” 6 7 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 8 9 \’\’\’ 10 mnist = input_data.read_…
一、独显 二、装驱动 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 三、装cuda 通用gpu加速库 1、查看gpu支持的对高版本的cuda nvdia控制面板——帮助——系统信息——组件 2、下载cuda https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive…
一、总结 一句话总结： (A)、【短期记忆】：循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，适合用于处理视频、语音、文本等与时序相关的问题。 (B)、【接收自身信息】：在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，还可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构。 (C)、【梯度爆炸或梯度消失】…
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。 1.ERNI…
李宏毅《一天看懂深度学习》学习笔记 大牛推荐的入门用深度学习导论，刚拿到有点懵，第一次接触PPT类型的学习资料，但是耐心看下来收获还是很大的，适合我这种小白入门哈哈。 原PPT链接：http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=108adce3-2c3d-4758-a830-95d0a57e46bc&…
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