Part IV: Predicting the growth of practical computationalpower
《Deep Reinforcement Learning: An Overview》 该综述从强化学习，重要元素，核心机理和应用几个角度进行展开，也包含了一些学习资料，对学习RL的人来说无疑是一块甜蛋糕
统计模型和机器学习模型有什么区别？ 统计模型通常集中在很容易解释的很少的变量。 可以建立统计模型来回答这些问题：药物A是否比药物B好？机器学习模型关于预测性能：...
原文如下： The Promise of Deep Learning Humans have long dreamed of creating machines that think....This is the field of deep learning. Deep learning isn’t brand new....We co-authored a paper, Deep Learning, which was published in the journal Nature in May, where we laid...I’m co-authoring a book, Deep Learning, with Ian Goodfellow and Aaron Courville....I’m tremendously excited about the future of deep learning.
blog.csdn.net/Solo95/article/details/102987237 前面的一篇博文介绍了函数价值近似，是以简单的线性函数来做的，这篇博文介绍使用深度神经网络来做函数近似，也就是Deep...这篇博文前半部分介绍DNN、CNN，熟悉这些的读者可以跳过，直接看后半部分的Deep Q Learning Part。 Generalization 为什么要使用网络来做近似。...Deep Neural Networks(DNN) DNNs本质上是多个函数的组合。 ?...Deep Q Learning Generalization ?...Deep Reinforcement Learning 使用深度神经网络来表示 价值函数 策略 模型 使用随机梯度下降(SGD)优化loss函数 Deep Q-Networks(DQNs) 使用带权重集
随着2017年的到来，深度学习技术也迎来了新的一年。深度学习是一门基于多层神经网络的技术，此项技术是许多颠覆性技术（如人工智能、认知计算、实时数据流分析等）的基...
这篇文章是阅读《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》后的总结，该文章中提出结合Wide模型和Deep模型的组合方法，对于提升推荐系统（Recommendation...在本文中，利用Wide & Deep模型，使得训练出来的模型能够同时拥有上述的两种特性。...2、Wide & Deep模型 2.1、Wide & Deep模型结构 Wide & Deep模型的结构如下图所示： ?...在Wide & Deep模型中包括两个部分，分别为Wide部分和Deep部分，Wide部分如上图中的左图所示，Deep部分如上图中的右图所示。...2.2、Wide模型 image.png 2.3、Deep模型 image.png 2.4、Wide & Deep模型的联合训练（joint training） image.png 3、apps的推荐系统
Why is convolution of images useful in machine learning? 在图像中可能有很多令人分心的信息与我们试图实现的目标不相关。
我们现在有一个非常好的直觉，卷积是什么，以及卷积网中发生了什么，为什么卷积网络是如此强大。 但我们可以深入了解卷积运算中真正发生的事情。我们将看到计算卷积的原始...
Image understanding with deep convolutional networks 直到2012年ImageNet大赛之前，卷积神经网络一直被主流机器视觉和机器学习社区所遗弃。...The future of deep learning 无监督学习对于重新点燃深度学习的热潮起到了促进的作用。 有监督学习比无监督学习更加成功。
前两天已经添加了一个 TFTextEstimator:为Spark Deep Learning 添加NLP处理实现,不过只能做hyper parameter tuning,做不了真正的分布式训练，所以正好把这个特性加到了这个...使用方法 建议看这篇文章之前，先看为Spark Deep Learning 添加NLP处理实现。 我给TFTextFileEstimator 添加了一个新的参数叫做 runningMode。
It can coarsely be divided into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning...Deep neural networks contribute to each of these areas....Chapter 4 Deep neural networks 4.2 From composing networks to deep networks 4.3 Figure 4.3 Deep networks...Chapter 20 Why does deep learning work?...Chapter 21 Deep learning and ethics 21.3 Other social, ethical, and professional issues 21.3.3 Environmental
In this post, I wanted to visit use cases in machine learning where deep learning would not really make...Deep learning can really work on small sample sizes Deep learning’s claim to fame was in a context with...Deep learning is more than .fit() There is also an aspect of deep learning models that I see gets sort...When not to use deep learning So, when does deep learning not fit to the task?...The future is deep The deep learning field is hot, well-funded, and moves crazy fast.
Some high-light papers are selected just for reference, most of them are associated with machine learning...（deep learning） for 3D data....(CVPR 2017) (5) Pointclouds (Classification&Segmentation&Matching) PointNet: Deep Learning on Point Sets...(CVPR 2017 ) PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space – Qi et al...(CVPR 2018) Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds – Wang et al.
A survey on Bayesian deep learning贝叶斯深度学习综述 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3409383 https://arxiv.org...正如（li2015deep）中提到的，使用 mSDAE 代替贝叶斯 SDAE 可以带来更高效的学习算法。...例如，在(li2015deep)中，使用一层mSDAE时的目标可以写成如下： 其中 ~0,∗ 是 不同损坏版本的 0,∗ 的集合（一个 -by- 矩阵）和 ¯,∗ 是 ,∗ 的 次重复版本...5.4.6.医疗保健 在与医疗保健相关的应用程序中（ravi2016deep），通常需要将人类知识纳入模型中，以提高性能或更重要的是提高可解释性。
偶然在github上看到Awesome Deep Learning项目，故分享一下。...以下整理至：Awesome Deep Learning。...2014) Deep Learning by Microsoft Research (2013) Deep Learning Tutorial by LISA lab, University of Montreal...Oxford(2014-2015) Deep Learning - Nvidia(2015) Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning...Deep Learning News Machine Learning is Fun!
1 Introduction 最近Zhou等人的《Object detectors emerge in deep scene cnns》表明CNN的各个层的卷积单元实际上是物体检测器，尽管没有对物体的位置进行监督...4 Deep Features for Generic Localization CNN的更高层（比如AlexNet的fc6，fc7）已经被证明能提取到很有效的通用特征（generic features...Oliva.Learning deep features for scene recognition using places database.
Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: [1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton...."Deep learning." (2015) (Three Giants' Survey) Review 机器学习在当下有很多应用：从网络搜索的内容过滤到电商的商品推荐，以及在手持设备相机和智能手机上的应用...Supervised learning 机器学习算法中最常见的形式为监督学习。比如我们想搭建一个图片分类系统，区分马、汽车、人和宠物四类。首先收集这四类的图片，然后打上标签。
设为星标，第一时间获取更多干货 本文介绍 Google 发表在 DLRS 2016 上的文章《Wide & Deep Learning for Recommender System》。...题外话，这里介绍下这个“年轻”的会议 DLRS : DLRS 全称 Workshop on Deep Learning for Recommender Systems，2016举办第一届，旨在加速深度学习在...论文作者结合两者的优点，提出了一个新的学习算法——Wide & Deep Learning，其中Wide & Deep分别对应Memorization & Generalization。...结合 Wide 与 Deep 的优势，提出了联合训练的 Wide & Deep Learning。...相比单独的 Wide / Deep模型，实验显示了Wide & Deep的有效性，并成功将之成功应用于Google Play的app推荐业务。
Convolutions 2014 ImageNet top-5 error 6.7% Inception, network in network Inception GoogLeNet ResNet Deep...Residual Learning for Image Recognition, Kaiming He et. al., MSRA ImageNet top-5 error 3.57% Residual...DNN-weighted Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 16 RecSys RNN ?...Transfer Learning Segmentation end-to-end: 输入图片（smaller），输出标注图片 multi-scale approach: Farable et al....A survey on transfer learning[J].
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