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用户1908973

Deep Learning Book 中文第十二章 大规模应用

大规模深度学习:GPU、分布式、压缩、动态结构等;视觉预处理等;自然语言,推荐系统介绍。

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用户1908973

中文翻译Deep Learning Book 更新v0.3

https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese;感谢译者辛勤劳动!

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用户1908973

Deep Learning Book 中文第十一章 实用方法

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用户1908973

Deep Learning Book 中文第十章 循环和递归网络RNN

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用户1908973

Deep Learning Book 中文第九章 卷积神经网络CNN

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用户1908973

Deep Learning Book 中文第八章 深度学习模型中的优化

学习和优化的差异;神经网络的优化挑战;参数初始化策略;自适应学习率算法;二阶近似方法;优化技巧和元算法:batch normalization;

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用户1908973

Deep Learning Book 中文第七章 深度学习的正则化

深入分析各种正则化方法:L2、L1;数据集增强;噪音;半监督;多任务;提前终止(过犹不及^_^);参数共享;稀疏;Bagging;DropOut(进化生物基因)...

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用户1908973

Understanding Mutual Information and its Use in InfoGAN

0-8的生成数字的变化和之前文章中出现的结果类似:beta-VAE 实验:mnist多图及代码

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用户1908973

运动信息向量的神经网络学习 code、ppt、视频ok

官方代码还未开放, http://visualdynamics.csail.mit.edu/

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用户1908973

需要什么样的智能助理,是《棋魂》中的佐为还是蜡笔小新?

对于闲聊机器人来说,如果告诉其你失恋了,能回个“蓝瘦,香菇”。那这聊天机器人挺牛。一定是经常更新训练数据,与时俱进。但回过来一想,求之不得的忧伤,恒久远已,天下...

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用户1908973

神经网络的运动预测-运动想象 论文、code及视频

、Visual Dynamics: Probabilistic Future Frame Synthesis via Cross Convolutional N...

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用户1908973

PPGN即插即用GAN:Ian Goodfellow推荐的最新模型 视频+多图

PPGN 整合了对抗训练、cnn特征匹配、降噪自编码、Langevin采样;在NIPS2016得到了Ian Goodfellow的介绍.

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用户1908973

Deep Learning Book 中文第二十章 深度生成模型

变分自动编码器方法是优雅的,理论上令人愉快的,并且易于实现。它也获得了 出色的结果,是生成式建模中的最先进方法之一

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Deep Learning Book 中文第十九章 近似推断

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用户1908973

Deep Learning Book 中文第十八章 配分函数

配分函数:对数似然梯度;随机最大似然和对比散度;伪似然;分数匹配和比率匹配;去噪得分匹配;噪扰对比估计;配分函数的估计。

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用户1908973

Deep Learning Book 中文第十七章 蒙特卡罗方法

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用户1908973

深度学习的动机与挑战之-流形学习

流形 (manifold) 指连接在一起的区域。数学上,它是指一组点,且每个点都有 其邻域。给定一个任意的点,其流形局部看起来像是欧几里得空间。日常生活中,我 ...

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用户1908973

容量、过拟合和欠拟合

机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好, 而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛 化 (gener...

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用户1908973

最好的batch normalization 讲解

batch normalization(Ioffe and Szegedy, 2015) 是优化深度神经网络中最激动人 心的最新创新之一。实际上它并不是一个优化...

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用户1908973

最好的Dropout讲解

Dropout (Dropout)(Srivastava et al., 2014) 提供了正则化一大类模型的方法, 计算方便但功能强大。第一种近似下,Drop...

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