深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。...深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。...深度学习正是希望通过模拟人脑多层次的分析方式来提高学习的准确性。...深度学习的动机 学习基于深度架构的学习算法的主要动机是： ①不充分的深度是有害的； 在许多情形中深度2就足够(比如logicalgates, formal[threshold] neurons
在了解虚拟化和容器技术后，我们就更容易理解 Docker 的相关知识了。在这一小节中，我将介绍关于 Docker 的出现和发展，Docker 背后的技术。同时，...
MyEncyclopedia 公众号主浙大本硕毕业后在BAT做资深工程开发，精通Java，算法和大数据开发，本可以靠着工程能力成为P9，但出于对AI的强烈兴趣，在业余时间，自学多年，从理论到实践，并最终转行到知名公司任资深机器学习岗...MyEncyclopedia 公众号提炼自己在AI多个领域的学习心得体会：深度学习，强化学习，统计机器学习，算法与工程实现。同时，用上述多个视角来全面看待问题，坚持从第一性原理出发理解推导。...目前，MyEncyclopedia 系列文章包括 深度学习论文解析 深度强化学习实践和理论 基础统计和统计机器学习 多维度思考算法题 动手学 Sutton 强化学习教程 将来，会逐渐完善已有系列并涉及...GNN，NLP，CV，KG，RL 方向的前沿论文和动手实践，并致力于寻求联系 深入数学理论，进一步用动画来可视化，建立直觉的联系 创意编程，用深度学习，强化学习实践cool idea 如果你也想更广更深的学习深度学习和算法的话
有很多人想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来完成一些智能化应用，吴恩达老师的《深度学习专业课程》是一个非常好的资源和学习起点。 [AI是新的生产力] AI是新的生产力。...显然，AI的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技术。...推荐文章 深度学习教程 | 深度学习概论 深度学习教程 | 神经网络基础 深度学习教程 | 浅层神经网络 深度学习教程 | 深层神经网络 深度学习教程 | 深度学习的实用层面 深度学习教程 | 神经网络优化算法...深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 深度学习教程 | AI应用实践策略（上） 深度学习教程 | AI应用实践策略（下） 深度学习教程 | 卷积神经网络解读 深度学习教程...| 经典CNN网络实例详解 深度学习教程 | CNN应用：目标检测 深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换 深度学习教程 | 序列模型与RNN网络 深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
深度学习实战 前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。...改善神经网络 依次通过数据集、偏差方差、正则化、梯度爆炸和消失来掌握深度学习的基础理论。...高偏差(训练数据集)->选择一个新的网络模型(含有更多的深度学习层数和隐藏节点数的模型)->重复迭代训练直到偏差降下来为止即模型拟合数据(偏差降到可接受的范围)->检查方差是不是过高(验证数据集)->如果方差过高...，深度学习网络是如何来实现L2正则化的呢？...深度学习算法采用BP进行逐步迭代求解参数w和b，那么我们加入正则化后如何进行处理呢？
注：本文内容摘自书籍> 深度学习的优势 深度学习从数据中进行学习时有两个基本特征: 第一,通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示; 第二,对中间这些渐进的表示共同进行学习...总之,这两个特征使得深度学习比先前的机器学习方法更加成功。 梯度提升机,用于浅层学习问题;深度学习,用于感知问题。...为什么是深度学习,为什么是现在 深度学习用于计算机视觉的两个关键思想,即卷积神经网络和反向传播,在 1989 年就已经为人们所知。...此外,深度学习行业已经开始超越 GPU,开始投资于日益专业化的高效芯片来进行深度学习。...参考 书籍>
什么是深度学习（Deep Learning） 人工智能、机器学习与深度学习 人工智能诞生于 20 世纪 50 年代,当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问:计算机是否能够“思考” 我们今天仍在探索这一问题的答案...因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器学习与深度学习,还包括更多不涉及学习的方法。...深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。...“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。 数据模型中包含多少层,这被称为模型的深度(depth)。...参考 > 神经网络 深度学习入门：一句话告诉你什么是神经网络（CNN,RNN,DNN）
final_gender_code：性别 1:男,2:女； age_level：年龄层次； 1234 pvalue_level：消费档次，1:低档，2:中档，3:高档； shopping_level：购物深度...，1:浅层用户,2:中度用户,3:深度用户 occupation：是否大学生 ，1:是,0:否 new_user_class_level：城市层级 用户的行为日志behavior_log 本数据集涵盖了...再加上深度学习网络，能够探索历史数据中未出现的特征组合，挖掘数据潜在的关联模式，但对于某些特定的场景（数据分布长尾，大部分query-item都没什么关系），会推荐过度泛化。...学习率可以随着更新的次数变小；而且，一开始参数刚学习时，离最优解比较远，需要一个较大的学习率，但后面需要小一点。对于非凸函数，容易陷入局部极小值，或鞍点。...Boosting:首先将训练集用初始权重训练出一个弱学习器，根据弱学习的学习误差率来更新训练样本的权重，使得之前学习误差率高的样本权重变高，在后面的弱学习器中得到更多的重视，然后基于调整权重后的训练集来训练下一个弱学习器
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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。...深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器学习算法，可能会让机器学习算法变成过去时，因为深度学习算法还远远不是饱和状态。...新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。...我们会看到深度学习在非监督学习和增强学习方面的突出表现。 Eli David：Deep Instinct CTO 在过去两年，我们看到了深度学习在各个领域获得很大突破。...MXNetJS 允许你在各种计算图像中，运行最新水平的深度学习预测，并给客户端带来深度学习的乐趣。
深度学习（Deep Learning）属于非常前沿的学科，没有现成的的综合型教材，主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。...代码方面推荐使用python为基础的theano框架，因为它比较偏底层，可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块，而且方便结合python在数据领域的其它积累，例如numpy。...5、自然语言处理中的深度学习： http://cs224d.stanford.edu/ 本教程则偏重于深度学习在自然语言处理领域的运用，词向量等方面知识由此深入。...9、机器学习教程 https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/ 牛津大学的机器学习课程，讲到了大量深度学习和强化学习的内容...11、去kaggle实战玩玩吧 http://www.kaggle.com/ 来源：深度学习实验室
-- --> 上一篇：【图片简历】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(一) 在上一期的文章中，我们已经把需求分析的差不多了。...脱产的学习时间集中，学的快；在职晚班，时间拉的长，讲的慢。...【图片简历】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(一) - 学生简历系统 - pos结账 - 电商购物车 - reactJs留言板 - ...等 之前还有好多课程方面的积累，就现有的这些东西在每周二...demo课程都是独立的； 2、每个demo课程都包含“分析、设计、实现、迭代”四部分； 3、所有demo课程循环讲解，难度都差不多，所以可以随时加入； 4、每个demo课程搞定之后，才能进入下一个demo的学习...每个人要进入下一个demo的学习之前，都要交一份上个demo课程的最终作业。合格，进入下一个demo；不合格，你就继续写。
Tensorflow 由 Python API 编写，通过 C/C++引擎 加速； 使用 数据流图 生成 深度学习 中 最常见的 基本单元 。...指定的默认graph 中进行操作) Session (会去遍历那些具有依赖关系的op) Operation (节点) ---- [1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
一、人工智能、机器学习、深度学习的关系 通过一张图像来解释人工智能、机器学习。深度学习三者关系。...，但在手动特征提取过程中工程庞大，逻辑复杂非常耗时，依恋经验； （3）深度学习是一种高效的机器学习算法，将特征提取与算法融合到一起让机器学习进行分辨。...三者关系如下图所示： 如上图所示 ，深度学习和机器学习的区别在于特征提取和算法的过程，机器学习依靠人工提取，提取过程与算法是分开的；而深度学习特征提取与算法是在一起的，深度学习是机器学习领域的一个新的方向...那么我们来定义一下深度学习： 深度：多层的人工神经网络结构，可以只有一层，也可以有很多层 学习：通过大量的数据进行学习，正向传播到最终到达输出层，通过误差的反向传播进行模型网络的不断修正。...二、 深度学习入门 2.1 生物神经网络 生物神经网络（Biological Neural Networks）一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
先讲讲怎样才是一份好的技术简历 首先，一份好的简历不光说明事实，更通过FAB模式来增强其说服力。...这里的技巧是，提供论据，把论点留给阅读简历的人自己去得出。放论据要具体，最基本的是要数字化，好的论据要让人印象深刻。...因为学习能力也是每家公司都看中的东西。你可以写你在这个项目里边遇到了一个什么样的问题，别人怎么解决的，你怎么解决的，你的方案好在什么地方，最终这个方案的效果如何。...具体、量化、有说服力，是技术简历特别需要注重的地方。 ?...1 联系方式 （HR会打印你的简历，用于在面试的时候联系，所以联系方式放到最上边会比较方便） 手机：188******** （如果是外地手机，可注明。
深度学习三剑客的坚持： LeCun:“这种算法很有价值，不知为什么要放弃它。” Hinton: “智能产生于人脑，所以从长远来说，人工智能应该像大脑系统一样工作。”...2006年是深度学习的起始年，Hinton在SCIENCE上发文，提出一种叫做自动编码机（Auto-encoder）的方法，部分解决了神经网络参数初始化的问题。...第一层卷积要学习的参数个数有5*5*3*6=75*6=450个，即6个卷积核。...深度学习已变成数据和运算能力的比拼，训练样本个数、GPU。...Transfer Learning迁移学习 把一个Domain的经验迁移到另一个Domain上去。
对于狼而言，在不同的环境下或者不同的姿势拍的图片具有明显区别，但是如果狼和狗都在同一个环境下得到的图片，有可能十分的相似，采用浅层分类有可能具有很大的误差，因此，如何选取特征是一个重点），这个时候需要采用深度学习...深度学习、人工智能和机器学习的概念 http://www.cnbruce.com/blog/showlog.asp?cat_id=37&log_id=1422
相对于w的损失的梯度，因此与w的形状相同 db - 相对于b的损失梯度，因此与b的形状相同 num_iterations - 优化循环的迭代次数 learning_rate - 梯度下降更新规则的学习率...- 真正的“标签”向量（如果非猫，则包含0，如果是猫则包含1），形状（1，示例数） num_iterations - 优化循环的迭代次数 learning_rate - 梯度下降更新规则的学习率...学习率 一一 确定我们更新参数的速度。如果学习率太大，我们可能会“超调”最佳值。同样，如果它太小，我们将需要太多的迭代来收敛到最佳值。这就是为什么使用良好调整的学习率至关重要。...3、调整学习速率（这是“超参数”的一个示例）可以对算法产生很大的影响。...[线性回归.png] [朴素贝叶斯.png] [逻辑回归.png] [决策树.png] [支持向量机.png] [集成学习.png] [聚类分析要点.png]
1.数据划分：训练 / 验证 / 测试集 [训练，验证，测试集 Train / Dev / Test sets] 1.1 深度学习实践迭代优化 实际应用深度学习是一个迭代过程。...而在深度学习中，我们可以同时减小Bias和Variance，构建最佳神经网络模型。...吴恩达专项课程 · 全套笔记解读 推荐文章 深度学习教程 | 深度学习概论 深度学习教程 | 神经网络基础 深度学习教程 | 浅层神经网络 深度学习教程 | 深层神经网络 深度学习教程 | 深度学习的实用层面...深度学习教程 | 神经网络优化算法 深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 深度学习教程 | AI应用实践策略（上） 深度学习教程 | AI应用实践策略（下） 深度学习教程...| 卷积神经网络解读 深度学习教程 | 经典CNN网络实例详解 深度学习教程 | CNN应用：目标检测 深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换 深度学习教程 | 序列模型与RNN网络 深度学习教程
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