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学习算法
简单易懂地讲解深度学习(入门系列之六)
“损失函数减肥用,神经网络调权重”
  在上一讲中,由于感知机不能解决“异或”问题,明斯基并无恶意却把AI冷藏了二十载。但是 解决“异或”问题,其实就是能否解决非线性可分问题。如何来解决这个问题呢???
  简单总结,其就是用更加复杂网络(利用多层前馈网络—— 经典的全连接前馈神经网络与BP)。接下...
日期:06月12日 作者:
简单易懂地讲解深度学习(入门系列之五)

  我们知道,《三字经》里开篇第一句就是:“人之初,性本善”。那么对于神经网络来说,这句话就要改为:“网之初,感知机”。感知机( Perceptrons ),基本上来说,是一切神经网络学习的起点。
  
日期:06月12日 作者:
简单易懂地讲解深度学习(入门系列之四)
在前一个小节中,简单地谈了谈什么是“ M-P 神经元模型”,顺便用生活中生动的小案例,把激活函数和卷积函数的概念撸了一遍。下笔之处,尽显“神经”。当然这里所谓的“神经”,是说我们把不同领域的知识,以天马行空地方式,揉和在一起,协同提升认知水平。其实,这不也正是深度学习的前沿方向之一——“迁移学习( Mult...
日期:06月12日 作者:
简单易懂地讲解深度学习(入门系列之三)
在之前系列中已大致了解了机器学习的形式化定义和神经网络的概念,在本小节中,将相对深入地探讨一下神经网络中的神经元模型以及深度学习常常用到的激活函数及卷积函数。
日期:06月12日 作者:
【LeCun论战Yoav】自然语言GAN惹争议:深度学习远离NLP?
【新智元导读】一篇在 ArXiv 上非常火的文章《自然语言对抗生成》引发了 Yann LeCun 和 Yoav Goldberg 的激烈论战。Yoav Goldberg 措辞激烈:“拜托你们这帮搞深度学习的人,别再抓着语言不放并声称自己已经解决语言的问题了!” Yann LeCun 则一脸惊愕:“这言论居然来自 Yoav ?他自己也在从事将深度学习应用于 NLP 的研究啊!”二人的论战,更直...
日期:06月12日 作者:
这10本由浅入深的好书,或让你成为机器学习领域的专家
文章为简译,更为详细的内容,请查看原文:The Best Machine Learning Books To Go From Novice To Expert
日期:06月12日 作者:
2017物联网编程语言趋势:C、Java 各具优势 !
物联网的快速发展也意味着该领域总是在变化。Eclipse IoT 工作组、IEEE IoT、AGILE IoT 和 IoT 委员会在今年第一季度进行了一项“2017 物联网开发者调查”,旨在找出该领域的趋势,了解开发人员如何构建 IoT 解决方案。
日期:06月08日 作者:
资深程序员总结的成功十大黄金定律
《天下无贼》中由葛优饰演的黎叔曾说过一句话:“21世界什么最贵?——人才最贵。”人才对成功来说至关重要,而且人才和天才还是不一样的,天才大部分是要有天赋的,而人才即使你没有天赋,遵照规律发展,通过后天努力也可以达到。
日期:06月05日 作者:
工程师必备的九张机器学习&深度学习代码速查表
作者 Kailash Ahirwar 在 Github 上建立了一个代码速查表,对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。机器之心将文章中的高清图片下载到了百度网盘,读者可从中浏览。也可以点击这里查阅Medium 上的原文。
日期:06月05日 作者:
Keras TensorFlow教程:如何从零开发一个复杂深度学习模型
Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程,然后再回来阅读这个文章。
日期:06月04日 作者:
初学者入门:如何用Python和SciKit Learn 0.18实现神经网络?
本教程的代码和数据来自于 Springboard 的博客教程。本文的作者为 Jose Portilla,他是网络教育平台 Udemy 一门数据科学类课程的讲师。
日期:06月04日 作者:
20万、50万、100万的算法工程师,到底有什么区别?

  公元七世纪,在车迟国国家气象局组织的一次求雨活动中,虎力、鹿力、羊力三位大仙成功地祈下甘霖,于水火中救了黎民。老国王虽然不明就里,却从此尊他们为国师,奉道教为圭臬。
  
日期:05月24日 作者:
教程 | 初学者如何选择合适的机器学习算法(附速查表)
本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者,以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法,初学者通常会问自己一个典型的问题:「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案,比如:
日期:05月24日 作者:
为什么说Python是伟大的入门语言
本文作者列举了一些Python特性,并认为Python是最适合入门的编程语言,一起来看一下。
日期:05月23日 作者:
接入简单又实用的10款移动数据分析工具
整理十款接入简单又实用的移动数据分析工具,帮助产品、开发、运营、营销,实现业务和用户洞察,以数据驱动成长,快速迭代。
日期:05月19日 作者: