一天搞懂深度学习-李宏毅pdf-深度学习文档类资源

上传者: emoheithree | 上传时间: 2019-12-21 19:42:07 | 文件大小: 10.52MB | 文件类型: pdf
深度学习 ( Deep Learning ) 是机器学习 ( Machine Learning ) 中近年来备受重视的一支,深度学习根源于类神经网络 ( Artificial Neural Network ) 模型,但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同,目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成,你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用 ( 例如:最近红遍大街小巷的 AlphaGo ),听完以后觉得心痒痒的,想要赶快使用这项强大的技术,却不知要从何下手学习,可以学习一下这个资料。可以毫不犹豫的说,这个资料是我看过最系统,也最通俗易懂的关于深度学习的文章。它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT,PPT主要包含四部分:什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLecture I: Introduction of Deep LearningLecture ll: Tips for Training Deep Neural NetworkLecture lll: ariants of neural NetworkLecture v: Next WaveLectureIntroduction ofDeep learningOutline of lecturentroduction of Deep LearningLet's start with generalmachine learningWhy Deep"Hello World for Deep LearningMachine LearningLooking for a functionSpeech recognitionHow are youImage recognition=“Cat"Playing go5-5″(next moveDialogue SystemHello(what the user said) (system responseImage Recognition:FrameworkcatA set ofModefunctioncat)=“ money"dosnakeImage Recognition:FrameworkcatA set ofModelf(41)="cat"f(=“ moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodness offunction fSupervised LearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImage Recognition:FrameworkcatModelTrainingTestinA set ofunctioncatStepGoodness ofPick the"Best"FunctionUsingfunction fStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThree steps for deep learningStepStepStep 3: pickdefine a setgoodness ofthe bestof functionfunctionfunctionDeep Learning is so simple3DC TENCENT CO

文件下载

评论信息

  • qianyuan678 :
    很好的资料。感谢分享
    2018-05-26
  • AOEYWV :
    李宏毅的大作!超级赞。非常有才华的台湾学者!
    2018-04-17
  • JACK毛 :
    英语版的还行,学习了
    2018-04-02
  • wjk20140424 :
    机器学习大牛作品,正在阅读中,比较全!
    2018-03-31
  • Hello-Robot :
    英文,不过挺好
    2018-03-27

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明