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机器学习和深度学习
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《MACHINE LEARNING YEARNING》中译本
《MACHINE LEARNING YEARNING》中译本
深度学习:一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了,…
揭开深度学习黑箱:希伯来大学计算机科学教授提出「信息瓶颈」
一个称为「信息瓶颈」的新想法有助于解释当今人工智能算法的黑箱问题——以及人类大脑的工作原理。 如今「深度神经网络」已经学会对话、驾驶汽车、打视频游戏、玩围棋、绘画并辅助科研,这使其人类构建者很是困惑,并为深度学习算法的成果深感意外。这些学习系统的设计并没有一条明确的原则,除了来…
手把手教你将矩阵&概率画成图
选自math3ma,作者:Algebra,机器之心编译,参与:高璇、张倩。 今天我想分享一个简单的 idea,它既不新颖也不花哨。甚至很多人都有过这个想法。但是无论你有没有这么想过,我都希望你能抽出几分钟和我一起重新感受这个想法。 想法非常简单,但非常实用。 首先严谨地概括这个…
实战生成对抗网络[3]:DCGAN
在上一篇文章《实战生成对抗网络[2]:生成手写数字》中,我们使用了简单的神经网络来生成手写数字,可以看出手写数字字形,但不够完美,生成的手写数字有些毛糙,边缘不够平滑。 生成对抗网络中,生成器和判别器是一对冤家。要提高生成器的水平,就要提高判别器的识别能力。在《一步步提高手写数…
机器学习、Python和数学学习资料汇总
机器学习保罗万象,在学习这门技术时,最好可以有一些速查手册之类的东西在手边,它们列出了需要了解的关键点。Robbie Allen整理了20多个与机器学习相关的速查资料,并分享出来,或许也可以帮助其他学习这门技术的人。 机器学习领域正发生着日新月异的变化,这些资料总有一天会过时,…
深度学习神经网络的数学原理可能是数据瓶颈
深度学习的泛化过程是通过目睹了无数信息以后留下最关键的几个亮点,而其它的信息如流水一般不再有。这难道不是一种很有诗意的选择吗?
渐进学习前馈神经网络
小明的面前有五堆文档,每一堆都有1000份,其中的四堆已经按照,英语、法语、德语、意大利语分类好,小明现在要做的事情就是将第五堆未分类的文档进行分类。 小明并没有学习过那么多的语言,所以他现在看到第五堆文档就头大。 小明现在已经没有时间去学习这四种语言了,但是小明想到了一个办法…
机器学习之聚类算法划分聚类及代码示例
聚类是一种无监督学习,根据样本的内在相似性 / 距离,将大量未知标记的样本集划分为多个类别,使得同一个类别内的样本相似度较大(距离较小),而不同类别间的样本相似度较小(距离较大)。 划分聚类包含 K-Means、K-Means++、Mini Bacth K-Means 等。
[译] 如何在 keras 中使用循环神经网络创作音乐
神经网络正在被使用去提升我们生活的方方面面。它们为我们提供购物建议,创作一篇基于某作者风格的文档甚至可以被使用去改变图片的艺术风格。近几年来,大量的教程集中于如何使用神经网络去创作文本但却鲜有教程告诉你如何创作音乐。在这篇文章中我们将介绍如何通过循环神经网络,使用 Python…