1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
语音识别是一项非常重要的技术，它可以将人类的语音转化为计算机可以理解的形式。深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。
自然语言处理是一种将自然语言转换为计算机可处理的形式的技术。深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在自然语言处理方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在自然语言处理方面的应用。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，算法是实现任务的核心，因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。
摘要： AI人才缺口巨大？如果你想成为AI革命中的一员，那么你就必须要学习深度学习，看看这12本书，它们将成为你的利器！ 我相信你应该知道人工智能，尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。 深度学习是由少数研究人员开始的一个相对较小的领域，现在已经变得如此主流，以至于我们现在每天使用的应用程序和服务，现在都在使用深度学习来执行不久前难以想象的任务。 但深度学习并不新鲜，从20世纪40年代开始，Warren McCulloch和Walter Pitts就基于数学和算法创建了神经网络的计算模型。 然而，
深度学习是机器学习的一个子领域，涉及被称为人工神经网络的大脑的结构和功能所启发的算法。
几年之前，深度学习还是机器学习中一个不太受人关注的领域。随着最近神经网络和大数据概念的出现，很多复杂任务的实现已经成为可能。 目前，深度学习已经被应用到很多的领域当中，例如：语音识别、图像识别、在一个数据集当中寻找模式、照片中的事物分类、字符文本生成、自动驾驶汽车等等。因此，了解深度学习及其概念是非常重要的。 为了能够让你用一种更简单的方式学习深度学习，Analytics Vidhya 梳理了一些 2016 年关于深度学习的视频、教材和课程。其中包括深度学习暑期班、各类峰会和会议的讲座和教材。希
人工神经网络模型（下文简称“神经网络”）的研究和发展也是以对生物神经网络的模仿为基础的。
本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。
周志华教授作序力荐，展现深度学习特别是CNN从数据、模型到系统的全栈式开发过程和技巧，一流的深度学习入门实践书！
摘要：本文首先回答关于深度学习的几个常见问题，介绍深度学习研究的最新进展，特别是一些代表性工作，同时概述华为诺亚方舟实验室的深度学习与自然语言处理的工作，最后总结深度学习的未来发展趋势。 深度学习是机
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
这是一个值得思考的问题。机器学习算法并不缺乏，那么为什么数据科学家会倾向于深度学习算法呢？神经网络提供了传统机器学习算法不具备的功能吗？
本文来自YouTube 上的一段 5 分钟的漫画版视频[2]，有趣且简单的介绍了什么是深度学习，包括深度学习的应用、深度学习与机器学习和人工智能的不同之处、什么是神经网络以及如何训练它们来识别手写的数字。最后介绍了深度学习的一些流行应用。
深度学习是机器学习的一个领域，研究复杂的人工神经网络的算法、理论、及应用。自从2006年被Hinton等提出以来[1]，深度学习得到了巨大发展，已被成功地应用到图像处理、语音处理、自然语言处理等多个领
深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法，其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。
图（Graph）作为一种灵活的数据结构，广泛存在于大量的实际问题当中，包括社交网络、通信网络、物流网络、疾病传播网络，乃至药物分子结构等。 近些年来，由深度学习掀起的技术革命颠覆了一个又一个领域。图作为一类重要的数据结构，自然要当仁不让，拥抱这次革命。这也自然而然地成就了图深度学习这一新兴领域。 在图深度学习中，各类图神经网络模型在各大计算机相关领域的应用都取得了巨大成功，比如数据挖掘领域中的社交网络分析任务、交通网络预测任务，以及计算机科学领域的程序分析任务等。 除此之外，图神经网络模型还为各类跨学科领域
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品，转载需授权 几乎每天都可以看到深度学习改变日常生活的新闻，比如： 深度学习算法能够像经验丰富的皮肤科医生一样诊断皮肤癌 亚马逊Go：深度学习和AI将改变零售 深度学习使无人驾驶汽车能够更好地发现行人 想了解这背后的故事吗？ 想掌握这些技术从而促进职业生涯的发展吗？ 我研究了 Class Central 的开源项目，从中整理出一份深度学习课程清单：其中 27 个在线课程（其中 12 个是完全免费的），课程
【新智元导读】GitHub上根据星级（stra）列出了最常用的53个深度学习项目。其中，最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表，赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
论文：Recent Advances in Deep Learning: An Overview
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf
大哥你好，我是来学「人工智能」的。但是，啥是「深度学习」？啥是「机器学习」？「深度学习」和「机器学习」有啥关系？我究竟该学「深度学习」还是「机器学习」？
【新智元导读】这份指南适合有一些数学基础，了解一些编程语言，现在想深入学习深度学习的人。主要包括2个视频教程，2部重要专著，一系列深入浅出的博客文章，以及一系列实现算法的指南和代码，堪称年度最有价值深度学习资料！ 深度学习是计算机科学和数学交叉的一个快速变化的领域，属于机器学习的一个相对较新的分支。机器学习的目的是教计算机根据给定的数据执行各种任务。这份指南的目标读者是已有一些数学基础，了解一些编程语言，现在想深入学习深度学习的人。 这份完全指南主要包括2个视频教程，2部重要专著，以及一系列深入浅出的博客文
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：炼丹笔记 来源：机器之心 荐语 文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf 摘要：深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机器学习带来了革命性的进步。
深度学习入门系列1：多层感知器概述 深度学习入门系列2：用TensorFlow构建你的第一个神经网络 深度学习入门系列3：深度学习模型的性能评价方法 深度学习入门系列4：用scikit-learn找到最好的模型 深度学习入门系列5项目实战：用深度学习识别鸢尾花种类 深度学习入门系列6项目实战：声纳回声识别 深度学习入门系列7项目实战：波士顿房屋价格回归 深度学习入门系列8：用序列化保存模型便于继续训练 深度学习入门系列9：用检查点保存训练期间最好的模型 深度学习入门系列10：从绘制记录中理解训练期间的模型行为 深度学习入门系列11：用Dropout正则减少过拟合 深度学习入门系列12：使用学习规划来提升性能 深度学习入门系列13：卷积神经网络概述 深度学习入门系列14：项目实战：基于CNN的手写数字识别 深度学习入门系列15：用图像增强改善模型性能 深度学习入门系列16：项目实战：图像中目标识别 深度学习入门系列17：项目实战：从电影评论预测情感 深度学习入门系列18：循环神经网络概述 深度学习入门系列19：基于窗口（window）的多层感知器解决时序问题 深度学习入门系列20：LSTM循环神经网络解决国际航空乘客预测问题 深度学习入门系列21：项目：用LSTM+CNN对电影评论分类 深度学习入门系列22：从猜字母游戏中理解有状态的LSTM递归神经网络 深度学习入门系列23：项目：用爱丽丝梦游仙境生成文本
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
引言 近几年来人工智能越来越火，大家都已经知道了AlphaGo的威力，然而在其背后，从技术层面来说，深度学习功不可没。那么深度学习到底是什么，其与传统的机器学习之间又有什么样的关联。对于想入坑深度学习的同学，又该从哪些方面入手。这就是本文要回答的问题。 深度学习的提出 先从深度学习的提出开始说起，深度学习的概念是由Hinton在2006年提出，他当时首次提出了深度信念网络(DBN)，相比之前，他采用无监督方式逐层训练深层网络，在深层网络训练中取得了跨越式的进展。虽然称为是深度
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
我们生活在这样一个世界：无论好坏，我们总是被深度学习算法所包围。从社交网络过滤到自动驾驶汽车，再到电影推荐，金融欺诈检测，药物发现……深度学习影响着我们的生活和决策。
来源：机器之心 作者：Matiur Rahman Minar、Jibon Naher
深度学习第①篇（文末附大量资料） 一、深度学习的起源与概念 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以简单理解为传统神经网络的拓展。如下图所示，深度学习与传统的神经网络之间有相同的
本文介绍了神经网络和深度学习的基本概念，并通过房价预测的例子讲解了神经网络的基本结构。接着，本文分别介绍了监督学习中的Standard Neural Network、Convolutional Neural Network和Recurrent Neural Network，以及深度学习在处理非结构化数据方面的应用。最后，本文总结了深度学习快速发展的原因，包括数据量、计算能力和算法等方面的因素。
2015 年结束了，是时候看看 2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。的确，过去一年的时间里，深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。Google DeepMind 工程师 Jack Rae 预测说，过去被视为对于中型到大型数据集来说最佳的预测算法的那些模型（比如说提升决策树（Boosted Decision Trees）和随机森林）将会变得无人问津。 深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器
【IT168 资讯】深度学习是机器学习的一个子集，都是人工智能的子集。机器学习与深度学习不完全属于一个拳击淘汰赛中，深度学习是机器学习的一个子集，而它们都是人工智能（AI）的子集。但是，在机器学习和深度学习的定义和用例方面，市场上存在很多混淆，现在让我们来澄清一下混淆。 ·人工智能（AI）是模拟和模仿计算机系统和机器中的智能人类行为的研究。 ·机器学习是AI的一个子领域，它使用算法将AI概念应用到计算系统中。计算机识别并根据数据模式采取行动，随着时间的推移学习提高其准确性，无需明确的编程机器学习背后的分析，
本文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。
来自：CSDN.NET 链接：http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714（点击尾部阅读原文前往，文章中相关链接请点击阅读原文查看） 原文：http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介：赵屹华，计算广告工程师@搜狗，前生物医学工程师，关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始 其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热
其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的GAN也多少了解过一些.但是一直没有深入进去学习,以及读一些相关文章.
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