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【2018 最新】deep learning 深度学习的现状及局限综述 评分:

【2018 最新】deep learning 纽约大学教授Gary Marcus长文对深度学习的现状及局限性批判性探讨 + Deep Learning-LeCun、Bengio和Hinton三大牛的综述[2015]。讲解讨论了深度学习是什么?深度学习能做好什么? 深度学习的局限性、过度炒作的潜在风险、更好的人工智能方法是什么?等非常核心的问题,对机器学习、深度学习研究者和学习者启发很大!
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yuanzhishu 很好的资源非常值得学习很好的资源非常值得学习很好的资源非常值得学习
2018-02-01
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介绍深度学习(Deep Learning)的3篇经典英文综述和2篇中文综述

深度学习(Deep Learning)被《麻省理工学院技术评论》杂志列为2013年十大突破性技术之首。 自2006年以来,深度学习在学术界持续升温。 但目前系统性地介绍 深度学习 技术的资料相对较少。 本资源里包括介绍深度学习的3篇经典英文综述,由深度学习专家Yoshua Bengio所写。 以及2篇,我在万方和中国期刊网上能找到的,仅有的中文综述。供需要的人阅读和下载。

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2015年,深度学习三大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),为了纪念人工智能60周年,合作在Nature上发表深度学习的综述性文章,介绍了深度学习的基本原理和核心优势,详细介绍了CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用,并对深度学习技术的未来发展进行展望。

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本书包括3 个部分:第1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 本书适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 目录 第1部分 应用数学与机器学习基础 第2章 线性代数 第3章 概率与信息论 第4章 数值计算 第5章 机器学习基础 第2部分 深层网络:现代实践 第6章 深度前馈网络 第7章 深度学习中的正则化 第8章 深

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