Lecture 1: Introduction and Logistics 课程的目标 本课程的目标是学习现代深度学习系统,了解包括自动微分、神经网络架构、优化以及 GPU 上的高效操作在内的技术的底层原理。作为实践,本课程将实现一个 needle(deep learning library)库,类似 PyTorch。 为什么学习深度学习系统? 为什么学习?深度学习这一概念很早就存在了...
具体显示第一层特征的可视化函数display_network.m的详细注释可见:Deep Learning八:Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise(斯坦福大学深度学习教程UFLDL) 运行结果为: 训练集为: 特征可视化结果为: 可以看出,稀疏自动编码器学习到的特征实际上是图像的边缘 >> train Elapsed ti...
11:% (This was denoted by the Greek alphabet rho, which looks like a lower-case"p", 12:%inthe lecture notes). 两层隐藏层的各神经元的平均激活度都是这个值 13:lambda = 3e-3; % 稀疏自编码各层的L2范数权重 这个 3e-3参数值如果效果不好,可以自己再调一调 14:lambda2 = 1e-4; %softma...
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2016, Part II, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 9887:63-71, 2016 [preprint,bibtex] PJ Kindermans, KT Schütt, M Alber, KR Müller, D Erhan, B Kim, S Dähne.Learning how to explain neural networks: PatternNet and...
此时的求导涉及到了矩阵范数的求导,一般有2种方法,第一种是将求导问题转换到矩阵的迹的求导,可以参考前面博文Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)。第二种就是利用BP的思想来求,可以参考:Deep learning:二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数)一文。
Lecture 2 Notes can be found here Lecture 3 All Images are from the Lecture Slides. Here is a quick Primer if you want a brief intro to Reinforcement Learning To what extent can we teach systems to perceive and act in this world from Data?
《A First Encounter with Machine Learning》 介绍:这是一本机器学习的电子书,作者Max Welling先生在机器学习教学上面有着丰富的经验,这本书小但精致. 《Click Models for Web Search》 介绍:由荷兰阿姆斯特丹大学 & 谷歌瑞士著. 《Hinton CSC321课程/Deep Learning/Notes on CNN/Python/Theano/CUDA/OpenCV/......
【2019斯坦福CS224N笔记】(9)Deep Learning for NLP Best Practices csdn:https://blog.csdn.net/abcgkj github:https://github.com/aimi-cn/AILearners [toc] 本人在看CS224n Lecture9课程后,本节课程主要讲的是Final project和回顾了GRU和LSTM网络。没有特别多的新内容,故在网上找到了一篇国外大佬写的关于...
Scipy lecture notes- cover commonly used libraries in more details and introduce more advanced topics ★★ When you are comfortable with the prerequisites, we suggest four options for studying deep learning. Choose any of them or any combination of them. The number of stars indicates the difficult...
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点...