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...
《Machine Learning Summer School 2014》 介绍:2014年七月CMU举办的机器学习夏季课刚刚结束 有近50小时的视频、十多个PDF版幻灯片,覆盖 深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性 等热点话题。所有13名讲师都是牛人:包括大牛Tom Mitchell (他的[机器学习]是名校的常用教材),还有CMU李沐 .(1080P高清哟) 《Sibyl: ...
Deep Learning in Neural Networks- This technical report provides an overview of deep learning and related techniques with a special focus on developments in recent years. 主要看点是深度学习近两年(2012-2014)的进展情况。 Tutorials UFLDL Tutorial 120 Deep Learning Tutorial from Stanford:斯坦福的官方Tutori...
Other notesIt's important to appreciate simple and elegant modular design of modern Deep Learning frameworks. This design might seem obvious now, but back in the past it was not yet invented.Lecture 9 - Normalization and RegularizationInitializationInitialization matters a lot MNIST 50 layer network...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 《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
《A Tutorial on Graph-based Semi-Supervised Learning Algorithms for NLP》 介绍:CMU(ACL 2012)(500+页)面向NLP基于图的半监督学习算法. 《Arbitrariness of peer review: A Bayesian analysis of the NIPS experiment》 介绍:从贝叶斯分析NIPS,看同行评审的意义. ...
转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料《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 Le
《Deep Learning: Methods and Applications》 介绍:这是一本来自微的研究员 li Peng和Dong Yu所著的关于深度学习的方法和应用的电子书 《Machine Learning Summer School 2014》 介绍:2014年七月CMU举办的机器学习夏季课刚刚结束 有近50小时的视频、十多个PDF版幻灯片,覆盖 深度学习,贝叶斯,分布式机器学习,伸缩性 ...
We present a deep learning model, PANDA, to detect and diagnose PDAC and seven subtypes of non-PDAC lesions (Methods), that is, pancreatic neuroendocrine tumor (PNET), solid pseudopapillary tumor (SPT), intraductal papillary mucinous neoplasm (IPMN), mucinous cystic neoplasm (MCN), serous cystic...
《Information Processing and Learning》 介绍:CMU的信息论课程. 《Scheduled sampling for sequence prediction with recurrent neural networks》 介绍:谷歌研究院Samy Bengio等人最近写的RNN的Scheduled Sampling训练方法论文. 《基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习》 介绍:基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习. 《Lea...