《深入浅出神经网络与深度学习》 英文名称:《Neural Networks and Deep Learning》 本书是一本非常优秀的深度学习入门书籍,内容非常深入浅出,讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。通过学习这本书,读者将能够运用神经网络和深度学习来解决复杂的模式识别问题,为自己设计的项目打下坚实基础。 本书...
深度学习平台 Deep Learning on QingCloud 基于强劲的 GPU 计算资源,搭载多个主流深度学习框架,可极速搭建深度学习开发环境,全面提速 AI 应用开发。
Structured Probabilistic Models for Deep Learning The book concludes with a discussion on the use of structured probabilistic models, like Bayesian networks and Markov random fields, within deep learning frameworks. 本书最后一章讨论了在深度学习框架中使用结构化概率模型(如贝叶斯网络和马尔可夫随机场)的应用...
由于DL的第一步不是随机初始化,而是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
1、深度学习经典教材-《Deep Learning》Ian GoodfellowYoshua Bengio中英文版 又称花书,深度学习圣经,每一位AI从业者必读的入门书籍。 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习...
什么是深度学习(Deep Learning)?深度学习的工作原理详解 描述 本文将带您了解深度学习的工作原理与相关案例。 什么是深度学习? 深度学习是机器学习的一个子集,与众不同之处在于,DL 算法可以自动从图像、视频或文本等数据中学习表征,无需引入人类领域的知识。深度学习中的“深度”一词表示用于识别数据模式的多层算法...
快速掌握 深度学习(Deep Learning) 常用概念术语,常用模型,1、什么是深度学习?深度学习的概念:深度学习是机器学习的一个分支,深度学习是使用了深度神经网络的机器学习。所以深度学习=深度神经网络+机器学习。神经网络,也叫作人工神经网络。是一种模拟人脑的神经网络
1)Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失,保持了不变,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即在任何一层Si,它都是原有信...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为...
神经网络：基础 神经网络是一个具有互连节点的计算系统，其节点的工作方式更像是人脑中的神经元。信息在这些神经元间处理并传递。每个神经网络都是一系列算法，旨在通过模仿人脑的运作过程来识别一组数据中的潜在关系。深度学习算法和典型的神经网络之间有什么区别？最明显的区别是：深度学习中使用的神经网络具有更多隐藏...