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深度学习与数据挖掘实战

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【深度学习】Deep learning--知识结构搭建

深度学习神经网络

深度学习，在语音识别、图像识别、自然语言处理方面取得良好的效果，受到工业界的热捧。通往AI(人工智能)的道路是艰难的，深度学习取得的成绩，给AI的研究者带来了一点喜悦。真正实现跟人类一样的智能，还需要更多的突破，深度学习并不是AI的全部。但是，对于智能时代是一个福音，大量的数据积累，传统机器学习有他的不足之处。智能硬件的发展给深度学习插上了翅膀，GPU并行计算，加速了神经网络的计算速度。下面，整理一些业界比较经典的资料，帮助大家对深度学习有一个相对完整的认识。

2018-11-21

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【深度学习】Deep learning--知识结构搭建

深度学习神经网络

深度学习，在语音识别、图像识别、自然语言处理方面取得良好的效果，受到工业界的热捧。通往AI(人工智能)的道路是艰难的，深度学习取得的成绩，给AI的研究者带来了一点喜悦。真正实现跟人类一样的智能，还需要更多的突破，深度学习并不是AI的全部。但是，对于智能时代是一个福音，大量的数据积累，传统机器学习有他的不足之处。智能硬件的发展给深度学习插上了翅膀，GPU并行计算，加速了神经网络的计算速度。下面，整理一些业界比较经典的资料，帮助大家对深度学习有一个相对完整的认识。

2018-11-21

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干货|Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

神经网络深度学习

借助深度学习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征（ representations）。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（backpropagation algorithm）来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数，深度学习发现了大数据集的复杂结构。深层卷积网络（deep convolutional nets)为图像、视频和音频等数据处理上带来突破性进展，而递归网络（recurrent nets ）也给序列数据（诸如文本、语言）的处理带来曙光。

2018-11-21

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干货|深度学习面试问答集锦

No.19 CNN中，conv layer、ReLu layer、Pooling layer、Fully connected layer的区别？

2018-11-21

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