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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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零基础入门深度学习(hanbingtao) 评分:
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2023-04-25无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的 目录: 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络
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2017-10-31深度学习笔记。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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2015-09-09原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上,为了方便大家保存阅读,我将其整理成了pdf文档,希望大家多多交流。 目录 一、概述 2 二、背景 5 三、人脑视觉机理 8 四、关于特征 10 4.1、特征表示的粒度 10 4.2、初级(浅层)特征表示 11 4.3、结构性特征表示 14 4.4、需要有多少个特征? 16 五、Deep Learning的基本思想 17 六、浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 18 七、Deep learning与Neural Network 20 八、Deep learning训练过程 21 8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 21 8.2、deep learning训练过程 22 九、Deep Learning的常用模型或者方法 23 9.1、AutoEncoder自动编码器 23 9.2、Sparse Coding稀疏编码 28 9.3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机 31 9.4、Deep Belief Networks深信度网络 35 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 38 十、总结与展望 50 十一、参考文献和Deep Learning学习资源(持续更新……) 51
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2018-01-24该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。
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