深度学习干货贴
1.IBM TrueNorth 类脑芯片突破，SNN 杀手级应用有望诞生
摘要：IBM 研究人员昨天在 PNAS 发文，报告他们训练卷积神经网络在 TrueNorth 处理器上分类图像和语音，精度接近目前最先进水平，每秒处理 1200~26...
2.反向传播算法入门资源索引
摘要：反向传播算法入门资源索引...
3.[导读]Learn Deep learning online
摘要：Deep Learning收费免费课程很多，虽然不曾一一听过，但cs231n确实足够好。当然每个人的需求不一样，仍然摘录供大家选择。...
4.验证码破解技术四部曲之使用Tesseract（二）
摘要：可以看到所有背景的灰度值，都会小于字母的灰度值，为了让tesseract更准确的识别，可以把图像进行二值化，也就是把背景都改成纯白色，把字母都搞成纯黑色。那么如...
5.ImageNet 挑战赛落幕，中国团队包揽冠军 | 李飞飞专访谈计算机视觉先驱
摘要：世界著名的 ImageNet 大规模图像识别挑战赛（ILSVRC2016）今天公布赛果，来自中国的团队大放异彩，包揽多个项目的冠军。新智元日前专访ImageN...
6.[汇总]ILSVRC 2016相关讨论
摘要：官网结果：Large Scale Visual Recognition Challenge 2016 (ILS...
7.Large Scale Visual Recognition Challenge 2016 (ILSVRC2016)
摘要：原文：http://image-net.org/challenges/LSVRC/2016/results ...
8.[导读]How do Convolutional Neural Networks work?
摘要：来源：Data Science and Robots 原文：How do Convolutional Neur...
9.[汇总]Stanford Deep Learning School
摘要：Deep Learning School September 24-25, 2016 Stanford, CA...
10.[导读]The Road to TensorFlow
摘要：The Road to TensorFlow – Part 7: Finally Some Code Introduction Import Libra...
11.[汇总]Google十亿单词语言模型
摘要：Paper: Exploring the Limits of Language Modeling Author...
12.这个周末，享受Yoshua Bengio、吴恩达、Andrej Karpathy等人的深度学习直播讲座
摘要：来源：机器之心 选自Standford 参与：吴攀、李亚洲 原文链接：这个周末，享受Yoshua Bengio...
13.图文并茂的神经网络架构大盘点：从基本原理到衍生关系
摘要：随着新型神经网络架构如雨后春笋般地时不时出现，我们已经很难再跟踪全部网络了。要是一下子看到各种各样的缩写（DCIGN、BiLSTM、DCGAN……），真的会让人...
14.深度学习漫游指南：强化学习概览
摘要：本文是 NVIDIA 博客上 Tim Dettmers 所写的《Deep Learning in a Nutshell》系列文章的第四篇。据介绍，该系列文章的目...
15.Show and Tell：谷歌在TensorFlow上开源图像描述系统
摘要：2014 年，Google Brain 团队的研究科学家训练了一个自动准确描述图像内容的机器学习系统。后来对该系统的进一步开发使其赢得了微软 COCO 2015...
16.提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧（附论文）
摘要：你可以怎样让你的深度学习模型实现更好的表现？ 这是一个我常被问到的问题：「我该怎么提升准确度？」或者「如果我的神经网络表现很糟糕我该怎么办？」……...
17.[导读]A Beginner’s Guide To Understanding Convolutional Neural Networks
摘要：比较完善的CNN入门文档，第一部分介绍CNN基本概念，第二部分介绍CNN相关的技术细节，比如：Pooling、ReLU、Dropout等，第三部分CNN、R-C...
18.[导读]How To Improve Deep Learning Performance
摘要：作者：Jason Brownlee 来源：http://machinelearningmastery.com/...
19.技术揭秘：海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道
摘要：来源：深度学习大讲堂公众号 深度学习大讲堂是高质量原创内容的平台，邀请学术界、工业界一线专家撰稿，致力于推送人...
20.深度学习系统相比较传统的机器学习系统，针对常见的分类问题，精度究竟能有多大提升？
摘要：我现在手头有一个binary classification的问题。数据量在一百万左右。每个sample都是一个14个feature组成的vector。每个fea...
21.从特征描述符到深度学习：计算机视觉发展20年
摘要：我们都知道在过去两年，深度卷积神经网络在目标检测与识别的基准测试中有过辉煌的成绩，所以你可能会问：在此之前的物体识别技术是什么样子？早期识别系统的设计和现代以多...
22.十分钟看懂图像语义分割技术
摘要：来源：沈MM的小喇叭 原文链接：十分钟看懂图像语义分割技术 本文经作者授权转载，禁止二次转载 大多数人接触“语...
23.深度学习专业名词表：从激活函数到word2vec
摘要：本文整理了一些深度学习领域的专业名词及其简单释义，同时还附加了一些相关的论文或文章链接。本文编译自 wildml，编译如有错漏之处请指正。...
24.卷积神经网络在机器人技术中的研究
摘要：尽管将深度学习和神经网络成功应用在机器人上有些困难，但接下来我还要讨论三个关于这些有趣的事情： 1.“End-to-end training of dee...
25.[导读]Bayesian Regularization for #NeuralNetworks
摘要：本文分四个部分介绍了神经网络相关的贝叶斯优化。 1. 基本的贝叶斯理论 2. 贝叶斯推导在神经网络中的意义 3. 最大似然学习 4. 贝叶斯推导和最大后...
26.[神经网络与深度学习]第六章 深度学习
摘要：本章，我们将给出可以用来训练深度神经网络的技术，并在实战中应用它们。同样我们也会从更加广阔的视角来看神经网络，简要地回顾近期有关深度神经网络在图像识别、语音识别...
27.自学成才秘籍！机器学习&深度学习经典资料汇总
摘要：作者：廖君_Jun 原文链接： 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Le...
28.深度 | KDnuggets 官方调查：数据科学家最常用的十种算法
摘要：编译：机器之心 参与：Terrence L、李亚洲 原文链接：深度 | KDnuggets 官方调查：数据科学...
29.神经网络浅讲：从神经元到深度学习
摘要：作者：计算机的潜意识 来源：博客园 原文：神经网络浅讲：从神经元到深度学习 神经网络是一门重要的机器学习技...
30.SeetaFace开源人脸识别引擎介绍
摘要：来源：深度学习大讲堂公众号 深度学习大讲堂是高质量原创内容的平台，邀请学术界、工业界一线专家撰稿，致力于推送人...
31.[神经网络与深度学习]第五章 深度神经网络为何很难训练
摘要：本章，我们已经集中于深度神经网络中基于梯度的学习方法的不稳定性。结果表明了激活函数的选择，权重的初始化，甚至是学习算法的实现方式也扮演了重要的角色。当然，网络结...
32.[神经网络与深度学习]第四章 可视化证明神经网络可以计算任何函数
摘要：原版作者：Michael Nielsen 原文链接：http://neuralnetworksanddeepl...
33.[神经网络与深度学习]第三章改进神经网络的学习方式（中下）
摘要：原版作者：Michael Nielsen 原文链接：http://neuralnetworksanddeepl...
34.[神经网络与深度学习]第三章改进神经网络的学习方式（上中）
摘要：诺贝尔奖得主美籍意大利裔物理学家恩里科·费米曾被问到他对一个同僚提出的尝试解决一个重要的未解决物理难题的数学模型。模型和实验非常匹配，但是费米却对其产生了怀疑。...
35.[神经网络与深度学习]第三章改进神经网络的学习方式（上）
摘要：原版作者：Michael Nielsen 原文链接：http://neuralnetworksanddeepl...
36.[导读]Deep Learning in a Nutshell
摘要：作者：Tim Dettmers Tim Dettmers is a masters student in in...
37.[神经网络与深度学习]第二章 反向传播算法如何工作的？
摘要：在上一章，我们看到了神经网络如何使用梯度下降算法来学习他们自身的权重和偏差。但是，这里还留下了一个问题：我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度。这是很大的缺失！在...
38.[神经网络与深度学习] 第一章 使用神经网络识别手写数字
摘要：本章我们将实现一个可以识别手写数字的神经网络。这个程序仅仅 74 行，不适用特别的神经网络库。然而，这个短小的网络不需要人类帮助便可以超过 96% 的准确率识别...
39.[神经网络与深度学习] 前言
摘要：神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力...
40.[导读]How to read: Character level deep learning
摘要：这篇文章是用Keras（后端是TensorFlow）实战情感分类的字符级LSTM模型，包含句子的CNN编码器和双向LSTM。...
41.[导读]RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL
摘要：第一部分介绍RNN基础；第二部分是Theano实战，用Vanilla RNN生成句子；第三部分介绍RNN基本原理，包括BPTT，梯度消失问题；第四部分顺水推舟讲...
42.[导读]DEEP LEARNING FOR CHATBOTS
摘要：一共分为两部分，其中第一部分主要介绍基于Deep Learning的聊天机器人基本知识，第二部分以Dual Encoder LSTM为模型构建一个真正的聊天机器...
43.[导读]深度学习中的Data Augmentation方法和代码实现
摘要：作者：AbsentM 原文：深度学习中的Data Augmentation方法和代码实现 旋转 | 反射变换(...
44.Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)
摘要：作者：魏秀参 原文链接：Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networ...
45.论文阅读：Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images
摘要：作者：陈新鹏 原文链接：论文阅读：Synthetic Data for Text Localisation i...
46.1X1卷积核到底有什么作用呢？
摘要：来源：CaffeCN社区（caffecn.cn） 原文链接：1X1卷积核到底有什么作用呢？ 问题： 发现很多网...
47.从特斯拉到计算机视觉之「图像语义分割」
摘要：链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21824299 来源：知乎 作者：魏秀参，谢...
48.OCR技术浅探：9. 代码共享(完)
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：9. 代码共享(完) 文件说明： 1. image...
49.OCR技术浅探：8. 综合评估
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：8. 综合评估 数据验证 尽管在测试环境下模型工作...
50.OCR技术浅探：7. 语言模型
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：7. 语言模型 由于图像质量等原因，性能再好的识别...
51.OCR技术浅探：6. 光学识别
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：6. 光学识别 经过第一、二步，我们已经能够找出图...
52.OCR技术浅探：5. 文本切割
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：5. 文本切割 经过上一步，得到单行的文本区域之后...
53.OCR技术浅探：4. 文字定位
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：4. 文字定位 经过第一部分，我们已经较好地提取了...
54.OCR技术浅探：3. 特征提取(2)
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：3. 特征提取(2) 逐层识别 当图像有效地进行分...
55.OCR技术浅探：3. 特征提取(1)
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：3. 特征提取(1) 作为OCR系统的第一步，特征...
56.OCR技术浅探：2. 背景与假设
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：2. 背景与假设 研究背景 关于光学字符识别(Op...
57.OCR技术浅探：1. 全文简述
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：1. 全文简述 写在前面：前面的博文已经提过，在上...
58.Attention
摘要：作者：cosmosshadow 来源：http://www.cosmosshadow.com/ 原文链接：At...
59.物体检测
摘要：作者：cosmosshadow 来源：http://www.cosmosshadow.com/ 原文链接：物体...
60.「无中生有」计算机视觉探奇
摘要：链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21341440 来源：知乎 作者：魏秀参 南...
61.如何评价百度开源的深度学习框架paddle?
摘要：作者：我爱机器学习 链接：https://www.zhihu.com/question/50185775/an...
62.CVPR 2016论文快讯：目标检测领域的新进展
摘要：作者：程程 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22022960 来源：知乎 著作...
63.深度学习中的激活函数导引
摘要：作者：程程 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22142013 来源：知乎 著作...
64.讲堂干货No.2｜邬书哲－物体检测算法的革新与传承
摘要：链接：讲堂干货No.2｜邬书哲－物体检测算法的革新与传承 来源：HorizonRobotics 大牛讲坛 著作...
65.[原创]机器学习相关的Awesome系列
摘要：机器学习相关的Awesome系列。...
66.讲堂干货No.1｜山世光－基于深度学习的目标检测技术进展与展望
摘要：链接：讲堂干货No.1｜山世光－基于深度学习的目标检测技术进展与展望 来源：HorizonRobotics 大...
67.Yoshua Bengio深度学习暑期班学习总结，35个授课视频全部开放
摘要：本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载 编译：Quantum、黄清...
68.Facebook图像识别很强大，一次开源三款机器视觉工具
摘要：本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载 作者：李亚洲，吴攀，黄清纬...
69.贺完结！CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 来源：知乎 著作...
70.CS231n课程笔记翻译：卷积神经网络笔记
摘要：作者：猴子 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289 来源：知乎 著作...
71.斯坦福CS231n课程作业# 3简介
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21946525 来源：知乎 著作...
72.斯坦福CS231n课程作业# 2简介
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21941485 来源：知乎 著作...
73.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记3（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21798784 来源：知乎 著作...
74.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记3（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21741716 来源：知乎 著作...
75.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记 2
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667 来源：知乎 著作...
76.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21513367 来源：知乎 著作...
77.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21462488 来源：知乎 著作...
78.CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711 来源：知乎 著作...
79.斯坦福CS231n课程作业# 1简介
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441838 来源：知乎 著作...
80.CS231n课程笔记翻译：最优化笔记（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21387326 来源：知乎 著作...
81.CS231n课程笔记翻译：最优化笔记（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434 来源：知乎 著作...
82.知友智靖远关于CS231n课程字幕翻译的倡议
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21354230 来源：知乎 著作...
83.CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293 来源：知乎 著作...
84.CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（中）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670 来源：知乎 著作...
85.CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580 来源：知乎 著作...
86.CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20900216 来源：知乎 著作...
87.CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041 来源：知乎 著作...
88.CS231n课程笔记翻译：Python Numpy教程
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20878530 来源：知乎 著作...
89.获得授权翻译斯坦福CS231n课程笔记系列
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20870307 来源：知乎 著作...
90.关于深度学习的机理，优化和网络结构的一些个人观点.
摘要：作者：纳米酱 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22067439 来源：知乎 著...
91.[原创]#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
摘要：CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他...
92.[原创]#Deep Learning回顾#之2006年的Science Paper
摘要：大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的，尤其是后向传播BP算法出来之后，但90年代后被SVM之...
93.DeepMind团队的《Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces》
摘要：Paper: Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Ac...
94.AlphaGo 是如何把 CNN 接到搜索的？
摘要：作者：AlgorithmDog 来源网站：http://www.algorithmdog.com/ 原文链接：...
95.机器学习领域的几种主要学习方式
摘要：学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学...
96.解密最接近人脑的智能学习机器——深度学习及并行化实现
摘要：摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是...
97.5 deep learning startups to follow in 2015
摘要：Above: The MetaMind team. Image Credit: MetaMind Decemb...
98.How to run the Caffe deep learning vision library on Nvidia’s Jetson mobile GPU board
摘要：jetson Photo by Gareth Halfacree My colleague Yangqing...
99.Hacker’s Guide to Neural Networks
摘要：Hi there, I’m a CS PhD student at Stanford . ...
100.Google Turns to Deep Learning Classification to Fight Web Spam
摘要：In the past few years, Google has been busy building wh...
101.Michael Jordan on deep learning
摘要：On September 10th Michael Jordan, a renowned statistici...
102.Scaling up Deep Learning – Yoshua Bengio
摘要：Following up on yesterday’s summary of the panel...
103.Deep Learning – important resources for learning and understanding
摘要：New and fundamental resources for learning about Deep L...
104.Where to Learn Deep Learning – Courses, Tutorials, Software
摘要：Deep Learning is a very hot Machine Learning techniques...
105.DEEP LEARNING-An MIT Press book in preparation
摘要：DEEP LEARNING An MIT Press book in preparation Yoshua B...
106.Computer Eyesight Gets a Lot More Accurate
摘要：An example image from the contest’s data set. Res...
107.深度学习word2vec笔记之应用篇
摘要：声明： 1）该博文是Google专家以及多位博主所无私奉献的论文资料整理的。具体引用的资料请看参考文献。具体的...
108.深度学习word2vec笔记之算法篇
摘要：声明： 1）该博文是Google专家以及多位博主所无私奉献的论文资料整理的。具体引用的资料请看参考文献。具体的...
109.深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架 及其在图像识别的应用
摘要：将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在...
110.Distributed Neural Networks with GPUs in the AWS Cloud
摘要：by Alex Chen, Justin Basilico, and Xavier Amatriain As...
111.Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
摘要：Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from O...
112.Twitter acquires deep learning startup Madbits
摘要：Twitter has acquired a stealthy computer vision startup...
113.How to build and run your first deep learning network
摘要：When I first became interested in using deep learning f...
114.ICML 2014 Highlights 2: On Deep Learning and Language Modeling
摘要：Deep Learning and Language Modeling Images classificati...
115.Deep Learning, NLP, and Representations
摘要：Introduction In the last few years, deep neural network...
116.TUTORIAL ON DEEP LEARNING FOR VISION
摘要：A tutorial in conjunction with the Intl. Conference in...
117.Does Deep Learning Have Deep Flaws?
摘要：By Ran Bi, June 2014. Here are three pairs of images. C...
118.deeplearning4j – 分布式 deep learning 开源项目
摘要：Deeplearning4j is the first commercial-grade deep learn...
119.Get off the deep learning bandwagon and get some perspective
摘要：Disclaimer: This post is a bit cynical in tone. In all...
120.对话机器学习大神Yoshua Bengio（下）
摘要：Yoshua Bengio教授（个人主页）是机器学习大神之一，尤其是在深度学习这个领域。他连同Geoff Hi...
121.Implementation of Stanford’s UFLDL Tutorial in Python
摘要：之前我们介绍过斯坦福大学Andrew Ng 教授的Deep Learning 教程 UFLDL，现在有Pyth...
122.Hacking neural networks
摘要：Modern neural networks have achieved startling success...
123.Phn2vec Embeddings
摘要：Several months ago, I started thinking in terms of embe...
124.How Deep Learning will change our world. Melbourne Data Science, Jeremy Howard
摘要：This post aims to cram in a synopsis of Jeremy Howard’s...
125.Deep Learning From The Bottom Up
摘要：In applied machine learning, one of the most thankless...
126.Where to Learn Deep Learning – Courses, Tutorials, Software
摘要：Deep Learning is a very hot area of Machine Learning Re...
127.Yann LeCun’s answers from the Reddit AMA
摘要：On May 15th Yann LeCun answered “ask me anything” quest...
128.A Primer on Deep Learning
摘要：Deep learning has been all over the news lately. In a p...
129.深度学习概述：从感知机到深度网络
摘要：（注：本文译自一篇博客，作者行文较随意，我尽量按原意翻译，但作者所介绍的知识还是非常好的，包括例子的选择、理论...
130.对话Facebook人工智能实验室主任、深度学习专家Yann LeCun
摘要：Yann LeCun（燕乐存），Facebook人工智能实验室主任，NYU数据科学中心创始人，计算机科学、神经...
131.ConvNetJS: Deep Learning in your browser
摘要：ConvNetJS 是一个基于 js 的深度学习 library，可以让你在浏览器中训练深度网络。目前看来，它...
132.【数字智能三篇】之三： 一页纸说清楚“什么是深度学习？”
摘要：深度学习：像人脑一样深层次地思考 从上一篇我们可以看出，个性化推荐系统确实很会“察言观色”，针对不同的用户，主...
133.深度学习(Deep Learning) 学习资料
摘要：原文：Three Body的CSDN博客 深度学习，是当前热门的机器学习领域。 最近开始想系统学习一下， 整理...
134.Nervana takes $600K to build hardware for deep learning
摘要：Big technology companies — Baidu, Facebook, Google, IBM...
135.对话机器学习大神Yoshua Bengio（上）
摘要：Yoshua Bengio教授（个人主页）是机器学习大神之一，尤其是在深度学习这个领域。他连同Geoff Hi...
136.Galaxy Zoo Challenge: code published
摘要：52ml.net编者按：GalaxyZoo-The Galaxy Challenge是Kaggle举办的对星系...
137.Deep learning these days
摘要：It seems that quite a few people with interest in deep...
138.Deep learning made easy
摘要：As usual, there’s an interesting competition at Kaggle:...
139.Word2vec资料汇总
摘要：【1】 word2vec Project Home 第一手的资料，代码：http://word2vec.goo...
140.A Simple Deep Network
摘要：During this spring break, I worked on building a simple...
141.Deep Learning业界现状
摘要：Deep learning is a bottom-up approach using unsupervise...
142.Neural Networks, Manifolds, and Topology
摘要：Recently, there’s been a great deal of excitement and i...
143.Deep Learning新星-Charlie Tang(Yichuan Tang)
摘要：编者按：Hinton门下又一新星， ICML 2013 REPL workshop’s facia...
144.Hinton独家采访
摘要：编者按：Hinton为Deep Learning头号大牛，此次采访可以了解Hinton的当前最新状况。（4月1...
145.Galaxy Zoo challenge第一名的解决之道-Deep Learning之CNN
摘要：52ml.net编者按：Galaxy Zoo – The Galaxy Challenge的相关介...
146.余凯在清华的讲座笔记
摘要：2014.4.4，余凯在清华FIT楼做了“Deep Learning Unfolds the Big Data...
147.【科普随笔：NLP的宗教战争？兼论深度学习】
摘要：有回顾NLP（Natural Language Processing）历史的大牛介绍统计模型（通过所谓机器学习...
148.Neural Networks Course By Hugo Larochelle
摘要：当当，链接在此 ： http://info.usherbrooke.ca/hlarochelle/neural...
149.Clarifai，一个好玩的图片识别网站
摘要：http://www.clarifai.com/ 该地址是Clarifai Image Recognition...
150.互联网世界的“人工智能”——探秘“深度学习”的前世今生
摘要：编者按：本文来自“流浪汉”投稿（@ZhangLumin），一个在硅谷工作的码农，有机器学习背景，平常对产品方面...
151.自动微分简介
摘要：自动微分（Automatic Differentiation，AD）是利用链式法则，自动生成求导程序的技术。广...
152.UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程
摘要：原文链接：斯坦福大学教授Andrew Ng的“Deep Learning”教程 翻译链接：斯坦福Andrew...
153.Introduction to Restricted Boltzmann Machines
摘要：编者按：RBM入门的很好文章，建议Deep Learning爱好者收藏。 Introduction to Re...
154.围猎深度学习——初创公司、科技巨头、研究机构在角力
摘要：深度学习是大数据下最热门的趋势之一，这项技术将对自然语言处理和图像识别等前沿领域提供支持。Gigaom.com...
155.10 Breakthrough Technologies in 2013 (Deep Learning排第一)
摘要：Deep Learning With massive amounts of computational pow...
156.NIPS2013两大热点：Deep Learning和分布式机器学习
摘要：Highlights of NIPS 2013 Overall Deep Learning (or Deep...
157.问问讲堂-深度神经网络语言模型在统计机器翻译系统中的应用
摘要：编者按：主要创新在于输出使用了ACE，不需要完整计算所有之和。不过文章中的很多结论还值得斟酌：比如文章中说DN...
158.问问讲堂-深度学习在NLP中的应用
摘要：编者按：介绍了Deep Learning在NLP中应用的各种方法，包括最基本的前向网络，递归神经网络，循环神经...
159.广告数据上的大规模机器学习-夏粉-百度技术沙龙48期
摘要：编者按：作者为百度的夏粉，百度网盟技术负责人，主要创新是提出了DANOVA: 首个直接应用于大规模稀疏特征的深...
160.deeplearning—-卷积神经网络 – I know you
摘要：稀疏连接性 CNN通过增强相邻两层中神经元的局部的连接来发掘局部空间相关性. m层的隐输入单元和m-1层的一部...
161.DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
摘要：Facebook 的 CVPR 2014 做人脸识别的paper，在LFW和YouTube Faces上达到了...
162.DeepFace
摘要：今天微博上传一篇CVPR2014 Facebook AI Lab 的paper“ DeepFace: Clos...
163.Deep Learning经典论文列表（Reading List）
摘要：Reading List List of reading lists and survey papers: R...
164.Deep Learning for NLP 文章列举
摘要：大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.sta...
165.Deep Learning for NLP (without Magic)
摘要：A tutorial given at NAACL HLT 2013. Based on an earlier...
166.KDnuggets Exclusive: Interview with Yann LeCun, Deep Learning Expert, Director of Facebook AI Lab
摘要：We discuss what enabled Deep Learning to achieve remark...
167.Deep Learning实战之word2vec
摘要：有道几个人写的word2vec的解析文档，从基本的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Li...
168.深度学习让计算机学会思考 逐步朝人工智能靠近
摘要：IBM公司的计算机沃森（中）在参加智力竞赛节目 使用海量数据来识别照片和语音并实时翻译讲话，深度学习计算机朝着...
169.深度学习： 推进人工智能的梦想
摘要：摘要： 深度学习带来了机器学习的新浪潮，推动“大数据＋深度模型”时代的来临，以及人工智能和人机交互大踏步前进。...
170.百度技术沙龙第46期回顾：读图时代的识图技术（含资料下载）
摘要：2014年1月18日，由@百度主办、@InfoQ负责策划组织和实施的第46期百度技术沙龙活动上，百度深度学习研...
171.Shallow Learning and Deep Learning
摘要：了解一些 Machine Learning 的历史。 Shallow Learning 是 Machine L...
172.Deep Learning（深度学习) 学习笔记（三）
摘要：前言：昨天看到微博上分享的深度学习视频，为上海复旦大学吴立德教授深度学习课程，一共六课时，视频地址 点击打开链...
173.Machine Learning与Deep Learning – 积翠如云_小林大悟
摘要： 最近学习了machine learning和deep learnin...
174.deep leaning(深度学习)介绍
摘要：最近接触deep learning，看了一些论文，理论细节比如RBM等，还需要研究，先通过比较通俗的语言组织下...
175.Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习) – tornadomeet
摘要：前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单...
176.Deep learning：五十(Deconvolution network简单理解) – tornadomeet
摘要：深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的，而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类： 既有encoder...
177.Deep learning：四十九(RNN-RBM简单理解) – tornadomeet
摘要：前言： 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample：...
178.Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoders简单理解) – tornadomeet
摘要：Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种，其实就是在autoencod...
179.Deep learning：四十七(Stochastic Pooling简单理解) – tornadomeet
摘要："""An implementation of stochastic max-p...
180.Deep learning：四十六(DropConnect简单理解) – tornadomeet
摘要：和maxout(maxout简单理解)一样，DropConnect也是在ICML2013上发表的，同样也是为了...
181.Deep learning：四十五(maxout简单理解) – tornadomeet
摘要：maxout出现在ICML2013上，作者Goodfellow将maxout和dropout结合后，号称在MN...
182.Deep learning：四十四(Pylearn2中的Quick-start例子) – tornadomeet
摘要：前言： 听说Pylearn2是个蛮适合搞深度学习的库，它建立在Theano之上，支持GPU(估计得以后工作才玩...
183.deep learning学习环境Theano安装(win8+win7) – 梦之缘工作坊
摘要：官网安装说明Installing Theano： http://deeplearning.net/softwa...
184.[转]Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列
摘要：一、概述 Artificial Int...
185.【Deep Learning学习笔记】A Unified Architecture for Natural Language Processing_ICML2008
摘要：题目：A Unified Architecture for Natural Language Processi...
186.Deep Learning 学习随记（三）Softmax regression – bzjia
摘要：讲义中的第四章，讲的是Softmax 回归。softmax回归是logistic回归的泛化版，先来回顾下log...
187.【Deep Learning学习笔记】Dynamic Auto-Encoders for Semantic Indexing_Mirowski_NIPS2010
摘要：发表于NIPS2010 workshop on deep learning的一篇文章，看得半懂。 主要内容：...
188.【Deep Learning学习笔记】Deep learning for nlp without magic_Bengio_ppt_acl2012
摘要：Five reason to explore Deep Learning: 1. learning repre...
189.Deep Learning(Logistic Regression)学习之MNIST C++实现
摘要：1、这是75%完成度的SGD代码 主要的程序在八月中旬基本完成了，后边忙别的事情，实在懒得再仔细写了，目前的代...
190.【Deep Learning学习笔记】Learning meanings for sentences
摘要：详细内容如下： 1. Recursive definition of meaning 用二叉树来表示...
191.转帖：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八） – CUG_信子
摘要：接上 十、总结与展望 1）Deep learning总结 &n...;
192.Deep Belief Network(DBN)的实现(c++)
摘要：每每想到几年前写一篇关于Action Classification的paper的时候，苦于没有找到好的feat...
193.Deep Learning源代码收集-持续更新…
摘要：Deep Learning源代码收集-持续更新… [email protected] http://blog.csd...
194.Deep Learning 学习笔记（8）：自编码器( Autoencoders ) – Pony_s
摘要：之前的笔记，算不上是 Deep Learning， 只是为理解Deep Learning 而需要学...
195.Deep Learning 学习笔记（7）：神经网络的求解 与 反向传播算法（Back Propagation） – Pony_s
摘要：反向传播算法（Back Propagation）： 引言： 在逻辑回归中，我们使用梯度下降法求参数方程的最优解...
196.【Deep Learning学习笔记】Modeling Documents with a Deep Boltzmann Machine_Hinton_uai2013
摘要：题目：Modeling Documents with a Deep Boltzmann Machine 作者：...
197.Deep Learning and Shallow Learning
摘要：由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头，在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的...
198.[开源推荐]Google开源基于Deep Learning的word2vec工具
摘要：word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把...
199.Deep Learning小结
摘要：胡乱写一点，做个记录；不保证可读性。 Hinton 06 年的 A fast learning algorit...
200.Deep Learning基础理论－－Classification RBM – HarryJiang
摘要：RBM是构建deep learning 的基础，之前研究了一段时间，把相关的理论进行了下系统的梳理，并进行了总...
201.[原]Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述
摘要：Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述 [email protected] h...
202.Deep learning：四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network) – tornadomeet
摘要：目前，深度网络（Deep Nets）权值训练的主流方法还是梯度下降法（结合BP算法），当然在此之前可以用无监督...
203.Deep Learning论文笔记之（七）深度网络高层特征可视化
摘要：Deep Learning论文笔记之（七）深度网络高层特征可视化 [email protected] http://...
204.Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析
摘要：Deep Learning论文笔记之（六） Multi-Stage多级 架构分析 [email protected]...
205.Deep learning：四十二(Denoise Autoencoder简单理解) – tornadomeet
摘要：前言： 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时，为了学习到较鲁棒的特征，可以在网络的可视层（即数据的输入...
206.Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解
摘要：Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解 [email protected] http:...
207.Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现
摘要：Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现 [email protected] http...
208.Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析 – Class Xman
摘要：Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析 [email protected] http://...
209.[原]Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析
摘要：Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析 [email protected] http://...
210.Deep Learning论文笔记之（一）K-means特征学习
摘要：Deep Learning论文笔记之（一）K-means特征学习 [email protected] http://...
211.Deep learning：四十一(Dropout简单理解) – tornadomeet
摘要：前言 训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。D...
212.【面向代码】学习 Deep Learning（三） Stacked Auto-Encoders(SAE)
摘要：=======================================================...
213.【deep learning学习笔记】Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks
摘要：标题：Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 作者：Yoshu...
214.Unsupervised Feature Learning and Deep Learning(UFLDL) Exercise 总结
摘要：7.27 暑假开始后，稍有时间，“搞完”金融项目，便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton...
215.【deep learning学习笔记】Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering
摘要：标题：Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filt...
216.【Deep Learning】一、AutoEncoder
摘要：UFLDL教程 稀疏自编码器 Autoencoders相关文章阅读: Hinton, G....
217.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的SDA代码 — Sda.cpp — 模型训练与预测
摘要：模型的核心部分。代码并不多，基本思路就是层层训练，前一层的输出作为下一层的输入。hidde layer和dA共...
218.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的SDA代码 — 准备工作
摘要：1. SDA基本原理 其实是承接前面几篇博文，继续注释yusugomori的deep learning代码，注...
219.Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型
摘要：因latex插件不统一，本文格式稍乱，请参考原文：licstar的博客 这篇博客是我看了半年的论文后，自己对...
220.【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)
摘要：=======================================================...
221.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 — dA.cpp — 模型测试
摘要：测试代码。能看到，训练的时候是单个样本、单个样本的训练的，在NN中是属于“stochastic gradien...
222.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 — dA.cpp — 训练
摘要：说实话，具体的训练公式，我没有自己推导，姑且认为他写的代码是对的。总体上看，用bp的方法。特殊之处，在于输入层...
223.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 — 头文件
摘要：DA就是“Denoising Autoencoders”的缩写。继续给yusugomori做注释，边注释边学习...
224.【deep learning学习笔记】Autoencoder
摘要：继续学习deep learning，看yusugomori的code，看到里面DA（Denoising Aut...
225.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的LR代码 — 模型测试
摘要：测试部分代码： void test_lr() { srand(0); double learning_rate...
226.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的LR代码 — LogisticRegression.cpp
摘要：模型实现代码，关键是train函数和predict函数，都很容易。 #include 227.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的LR代码 — LogisticRegression.h
摘要：继续看yusugomori的代码，看逻辑回归。在DBN（Deep Blief Network）中，下面几层是R...
228.Deep learning：四十(龙星计划2013深度学习课程小总结) – tornadomeet
摘要：头脑一热，坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程，课程预先的计划内容见： http://c...
229.【deep learning学习笔记】读张春霞《受限波尔兹曼机简介》
摘要：这段时间在看RBM的东西，很多材料都罗列了很多公式、理论，显得自己很牛B的样子。不过到具体实现，get han...
230.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 — cpp文件 — 模型测试
摘要：产生数据，调用上文的函数，训练RBM模型，并re-construct测试数据，用来验证训练的RBM模型。 vo...
231.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 — cpp文件 — 准备工作
摘要：一些辅助函数，做模型的准备工作。 #include#include <...
232.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 — 头文件
摘要：百度了半天yusugomori，也不知道他是谁。不过这位老兄写了deep learning的代码，包括RBM、...
233.【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（四）
摘要：这几个ppt都是在微博上看到的，是百度的一个员工整理的。 《Deep Belief Nets》，31页的一个p...
234.Deep Learning(5) – Loull
摘要：五、应用实例 1、计算机视觉。 ImageNet Classification with Deep Convo...
235.【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（三）
摘要：《Tutorial on Deep Belief Nets_Hinton_2007_NIPS》 2007年在N...
236.深度学习(Deep Learning)算法简介
摘要：Comments from Xinwei: 最近的一个课题发展到与深度学习有联系，因此在高老师的建议下，我仔细...
237.【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（二）
摘要：《Machine Learning and AI via Brain simulations_Andrew N...
238.量子学习及思考10-人脑更需要Deep Learning
摘要： 最近经过了一些乱七八遭的学习,感觉到脑子里时不时会蹦不出少天才般的点子,虽然这些点...
239.【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（未完…）
摘要：近年来Deep Learning越来越火，先是MS研究院在语音识别取得了突破，后来到国内，百度成立研究院。De...
240.[原]如何正确理解深度学习（Deep Learning）的概念
摘要： 现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播...
241.Deep learning：三十九(ICA模型练习)
摘要：前言： 本次主要是练习下ICA模型，关于ICA模型的理论知识可以参考前面的博文： Deep learning：...
242.Deep learning：三十八(Stacked CNN简单介绍)
摘要：前言： 本节主要是来简单介绍下stacked CNN（深度卷积网络），起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑：...
243.Deep learning高质量交流群
摘要：最近Deep Learning特别火，但是发现网上很少有专门针对DL讨论的论坛等，所以交流起来特别不方便。独学...
244.Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)
摘要：内容： 本文主要是参考论文：On optimization methods for deep learning...
245.Deep learning：三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)
摘要：前言： 最近一直在思考，如果我使用SCSAE（即stacked convolution sparse auto...
246.Deep learning：三十五(用NN实现数据降维练习)
摘要：前言： 本文是针对上篇博文 Deep learning ：三十四( 用NN 实现数据的降维) 的练习部分，也就...
247.Deep learning：三十四(用NN实现数据的降维)
摘要：数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年s...
248.Large Scale, Sparse Coding, Deep Learning, …
摘要：很久没有更新blog，是因为最近一直在做一些比较有技术含量的研究，但研究又没有什么系统的成果可以写，所以就不写...
249.Deep learning：三十三(ICA模型)
摘要： 基础知识： 在sparse coding（可参考 Deep learn...
250.Deep learning：三十二(基础知识_3)
摘要：前言： 本次主要是重新复习下Sparse autoencoder基础知识，并且加入点自己的理解。关于spars...
251.Deep learning：三十一(数据预处理练习)
摘要： 前言: 本节主要是来练习下在machine learning(不仅仅是deep learning...
252.Deep learning：三十(关于数据预处理的相关技巧)
摘要： 前言： 本文主要是介绍下在一个实际的机器学习系统中，该怎样对数据进行预处理。个人感觉数据预处理部...
253.Deep learning：二十九(Sparse coding练习)
摘要： 前言 本节主要是练习下斯坦福DL网络教程UFLDL关于Sparse coding那一部分，具体的...
254.Deep learning：二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数)
摘要： 前言： 关于Sparse coding目标函数的优化会涉及到矩阵求数问题，因为里面有好多矩阵范数...
255.Deep learning：二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)
摘要： 前言： 由于在sparse coding模型中求系统代价函数偏导数时需要用到矩阵的范数求导，这在...
256.Deep learning：二十六(Sparse coding简单理解)
摘要： Sparse coding： 本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码)，因为spa...
257.Deep learning：二十五(Kmeans单层网络识别性能)
摘要： 前言： 本文是用kmeans方法来分析单层网络的性能，主要是用在CIFAR-10图像识别数据库上...
258.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
259.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
260.Deep learning：二十四(stacked autoencoder练习)
摘要： 前言： 本次是练习2个隐含层的网络的训练方法，每个网络层都是用的sparse autoencod...
261.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
262.Deep learning：二十三(Convolution和Pooling练习)
摘要： 前言： 本次实验是练习convolution和pooling的使用，更深一层的理解怎样对大的图片...
263.找工作声明
摘要：ACL中了，应该可以在2014正常博士毕业了，所以我得找工作，进行 ！自我推销！ 首先明确我的工作岗位目标，打...
264.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
265.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
266.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
267.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
268.Deep learning：二十二(linear decoder练习)
摘要： 前言： 本节是练习Linear decoder的应用，关于Linear decoder的相关知识...
269.Deep Learning深度学习相关入门文章汇摘
摘要：深度学习是 机器学习 研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来...
270.supervised learning & semi-supervised learning & transfer learning & self-taught learning & deep learning
摘要：传统机器学习任务大概可分为两类：有监督学习和无监督学习。有监督学习是针对有类标标注的训练集学习，无监督学习则是...
271.Deep learning：二十一(随机初始化在无监督特征学习中的作用)
摘要： 这又是Ng团队的一篇有趣的paper。Ng团队在上篇博客文章 Deep learning ：二十...
272.Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)
摘要： 本文是读Ng团队的论文” An Analysis of Single-Layer Network...
273.Deep learning：十九(RBM简单理解)
摘要： 这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络，因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就...
274.Deep learning：十八(关于随机采样)
摘要： 由于最近在看deep learning中的RBMs网络，而RBMs中本身就有各种公式不好理解，再...
275.Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)
摘要： 本文主要是学习下Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和...
276.Deep learning：十六(deep networks)
摘要： 本节参考的是网页 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/i...
277.Deep learning：十四(Softmax Regression练习)
摘要： 前言： 这篇文章主要是用来练习softmax regression在多分类器中的应用，关于该部分...
278.Deep learning：十三(Softmax Regression)
摘要： 在前面的logistic regression博文 Deep learning ：四(logis...
279.Deep learning：十二(PCA和whitening在二自然图像中的练习)
摘要： 前言: 现在来用PCA，PCA Whitening对自然图像进行处理。这些理论知识参考前面的博文...
280.Deep learning：十(PCA和whitening)
摘要： PCA： PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据...
281.Deep learning：九(Sparse Autoencoder练习)
摘要： 前言： 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习，参考Ng的网页教程： Ex...
282.Deep learning：八(Sparse Autoencoder)
摘要： 前言： 这节课来学习下Deep learning领域比较出名的一类算法——sparse auto...
283.CV特征
摘要：以前，只是提供点像素，做做工作； 后来，颜色，纹理等，丰富起来； 再后来，EDGE Direction、SIF...
284.Deep learning：六(regularized logistic回归练习)
摘要： 前言： 在上一讲 Deep learning ：五(regularized 线性回归练习) 中已...
285.Deep learning：五(regularized线性回归练习)
摘要： 前言： 本节主要是练习regularization项的使用原则。因为在机器学习的一些模型中，如果...
286.Deep learning：四(logistic regression练习)
摘要： 前言： 本节来练习下logistic regression相关内容，参考的资料为网页： http...
287.Deep learning：三(Multivariance Linear Regression练习)
摘要： 前言: 本文主要是来练习多变量线性回归问题(其实本文也就3个变量)，参考资料见网页： http:...
288.Deep learning：二(linear regression练习)
摘要： 前言 本文是多元线性回归的练习，这里练习的是最简单的二元线性回归，参考斯坦福大学的教学网 htt...
289.Deep learning：一(基础知识_1)
摘要： 前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识，打算采用Andrew N...
290.Deep Learning开山祖师爷加入Google，科技帝国雏形初现
摘要：昨天，多伦多大学计算机系教授Geoffrey Hinton在Google+里说他准备去Google工作，今天多...
291.Deep Learning学习（开篇） – Jack King
摘要：Deep Learning（深度学习）最近火爆的不行，不论是以NIPS,ICML,CVPR这些top conf...
292.A shallow understanding on deep learning
摘要：最近deep learning大火，不仅仅受到学术界的关注，更在工业界受到大家的追捧。在很多重要的评测中，DL...
293.语义搜索与创新者的窘境
摘要：主要是看了《 Design the search experience 》和《 Innovator’s Dil...
294.Deep learning的一些教程[rz]
摘要：转载自http://baojie.org/blog/2013/01/27/deep-learning-tuto...
295.深度学习的一些教程
摘要：几个不错的深度学习教程，基本都有视频和演讲稿。附两篇综述文章和一副漫画。还有一些以后补充。 Jeff Dean...
296.Deep Learning for Efficient Discriminative Parsing
摘要：Deep Learning在自然语言理解中的应用，和 Senna 的源代码实现了POS/NER/SRL/Syn...
297.Deep Learning在自然语言理解中的应用
摘要：本以为Deep Learning在CV上应用有天然先验特征抽象的能力，读《Representation Lea...
298.关于深度学习——Deep Learning
摘要：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，...
299.Spanner and Deep Learning
摘要：Jeff Dean’s talk at Stanford 原始笔记，待整理 Introduction data...
300.深度学习
摘要：http://t.cn/zWLBr3Q 神经网络换了deep learning这个马甲，又披挂上阵...
301.浅谈Deep Learning的基本思想和方法
摘要：Deep Learning，又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature...
302.关于深度学习(deep learning)
摘要：说起对深度学习的了解，是在今年10月份看了Stanford University的计算机科学家Andrew Y...
303.Deep Learning 自学
摘要：Deep Learning is a new area of Machine Learning researc...
304.Deep Learning, Feature Learning的一个summer school的slides
摘要：牛人众多，不得不转。。。 Morning Session 8:00 – 8:45 Check-In/Break...
305.机器学习——深度学习(Deep Learning)
摘要：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，...
摘要：IBM 研究人员昨天在 PNAS 发文，报告他们训练卷积神经网络在 TrueNorth 处理器上分类图像和语音，精度接近目前最先进水平，每秒处理 1200~26...
2.反向传播算法入门资源索引
摘要：反向传播算法入门资源索引...
3.[导读]Learn Deep learning online
摘要：Deep Learning收费免费课程很多，虽然不曾一一听过，但cs231n确实足够好。当然每个人的需求不一样，仍然摘录供大家选择。...
4.验证码破解技术四部曲之使用Tesseract（二）
摘要：可以看到所有背景的灰度值，都会小于字母的灰度值，为了让tesseract更准确的识别，可以把图像进行二值化，也就是把背景都改成纯白色，把字母都搞成纯黑色。那么如...
5.ImageNet 挑战赛落幕，中国团队包揽冠军 | 李飞飞专访谈计算机视觉先驱
摘要：世界著名的 ImageNet 大规模图像识别挑战赛（ILSVRC2016）今天公布赛果，来自中国的团队大放异彩，包揽多个项目的冠军。新智元日前专访ImageN...
6.[汇总]ILSVRC 2016相关讨论
摘要：官网结果：Large Scale Visual Recognition Challenge 2016 (ILS...
7.Large Scale Visual Recognition Challenge 2016 (ILSVRC2016)
摘要：原文：http://image-net.org/challenges/LSVRC/2016/results ...
8.[导读]How do Convolutional Neural Networks work?
摘要：来源：Data Science and Robots 原文：How do Convolutional Neur...
9.[汇总]Stanford Deep Learning School
摘要：Deep Learning School September 24-25, 2016 Stanford, CA...
10.[导读]The Road to TensorFlow
摘要：The Road to TensorFlow – Part 7: Finally Some Code Introduction Import Libra...
11.[汇总]Google十亿单词语言模型
摘要：Paper: Exploring the Limits of Language Modeling Author...
12.这个周末，享受Yoshua Bengio、吴恩达、Andrej Karpathy等人的深度学习直播讲座
摘要：来源：机器之心 选自Standford 参与：吴攀、李亚洲 原文链接：这个周末，享受Yoshua Bengio...
13.图文并茂的神经网络架构大盘点：从基本原理到衍生关系
摘要：随着新型神经网络架构如雨后春笋般地时不时出现，我们已经很难再跟踪全部网络了。要是一下子看到各种各样的缩写（DCIGN、BiLSTM、DCGAN……），真的会让人...
14.深度学习漫游指南：强化学习概览
摘要：本文是 NVIDIA 博客上 Tim Dettmers 所写的《Deep Learning in a Nutshell》系列文章的第四篇。据介绍，该系列文章的目...
15.Show and Tell：谷歌在TensorFlow上开源图像描述系统
摘要：2014 年，Google Brain 团队的研究科学家训练了一个自动准确描述图像内容的机器学习系统。后来对该系统的进一步开发使其赢得了微软 COCO 2015...
16.提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧（附论文）
摘要：你可以怎样让你的深度学习模型实现更好的表现？ 这是一个我常被问到的问题：「我该怎么提升准确度？」或者「如果我的神经网络表现很糟糕我该怎么办？」……...
17.[导读]A Beginner’s Guide To Understanding Convolutional Neural Networks
摘要：比较完善的CNN入门文档，第一部分介绍CNN基本概念，第二部分介绍CNN相关的技术细节，比如：Pooling、ReLU、Dropout等，第三部分CNN、R-C...
18.[导读]How To Improve Deep Learning Performance
摘要：作者：Jason Brownlee 来源：http://machinelearningmastery.com/...
19.技术揭秘：海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道
摘要：来源：深度学习大讲堂公众号 深度学习大讲堂是高质量原创内容的平台，邀请学术界、工业界一线专家撰稿，致力于推送人...
20.深度学习系统相比较传统的机器学习系统，针对常见的分类问题，精度究竟能有多大提升？
摘要：我现在手头有一个binary classification的问题。数据量在一百万左右。每个sample都是一个14个feature组成的vector。每个fea...
21.从特征描述符到深度学习：计算机视觉发展20年
摘要：我们都知道在过去两年，深度卷积神经网络在目标检测与识别的基准测试中有过辉煌的成绩，所以你可能会问：在此之前的物体识别技术是什么样子？早期识别系统的设计和现代以多...
22.十分钟看懂图像语义分割技术
摘要：来源：沈MM的小喇叭 原文链接：十分钟看懂图像语义分割技术 本文经作者授权转载，禁止二次转载 大多数人接触“语...
23.深度学习专业名词表：从激活函数到word2vec
摘要：本文整理了一些深度学习领域的专业名词及其简单释义，同时还附加了一些相关的论文或文章链接。本文编译自 wildml，编译如有错漏之处请指正。...
24.卷积神经网络在机器人技术中的研究
摘要：尽管将深度学习和神经网络成功应用在机器人上有些困难，但接下来我还要讨论三个关于这些有趣的事情： 1.“End-to-end training of dee...
25.[导读]Bayesian Regularization for #NeuralNetworks
摘要：本文分四个部分介绍了神经网络相关的贝叶斯优化。 1. 基本的贝叶斯理论 2. 贝叶斯推导在神经网络中的意义 3. 最大似然学习 4. 贝叶斯推导和最大后...
26.[神经网络与深度学习]第六章 深度学习
摘要：本章，我们将给出可以用来训练深度神经网络的技术，并在实战中应用它们。同样我们也会从更加广阔的视角来看神经网络，简要地回顾近期有关深度神经网络在图像识别、语音识别...
27.自学成才秘籍！机器学习&深度学习经典资料汇总
摘要：作者：廖君_Jun 原文链接： 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Le...
28.深度 | KDnuggets 官方调查：数据科学家最常用的十种算法
摘要：编译：机器之心 参与：Terrence L、李亚洲 原文链接：深度 | KDnuggets 官方调查：数据科学...
29.神经网络浅讲：从神经元到深度学习
摘要：作者：计算机的潜意识 来源：博客园 原文：神经网络浅讲：从神经元到深度学习 神经网络是一门重要的机器学习技...
30.SeetaFace开源人脸识别引擎介绍
摘要：来源：深度学习大讲堂公众号 深度学习大讲堂是高质量原创内容的平台，邀请学术界、工业界一线专家撰稿，致力于推送人...
31.[神经网络与深度学习]第五章 深度神经网络为何很难训练
摘要：本章，我们已经集中于深度神经网络中基于梯度的学习方法的不稳定性。结果表明了激活函数的选择，权重的初始化，甚至是学习算法的实现方式也扮演了重要的角色。当然，网络结...
32.[神经网络与深度学习]第四章 可视化证明神经网络可以计算任何函数
摘要：原版作者：Michael Nielsen 原文链接：http://neuralnetworksanddeepl...
33.[神经网络与深度学习]第三章改进神经网络的学习方式（中下）
摘要：原版作者：Michael Nielsen 原文链接：http://neuralnetworksanddeepl...
34.[神经网络与深度学习]第三章改进神经网络的学习方式（上中）
摘要：诺贝尔奖得主美籍意大利裔物理学家恩里科·费米曾被问到他对一个同僚提出的尝试解决一个重要的未解决物理难题的数学模型。模型和实验非常匹配，但是费米却对其产生了怀疑。...
35.[神经网络与深度学习]第三章改进神经网络的学习方式（上）
摘要：原版作者：Michael Nielsen 原文链接：http://neuralnetworksanddeepl...
36.[导读]Deep Learning in a Nutshell
摘要：作者：Tim Dettmers Tim Dettmers is a masters student in in...
37.[神经网络与深度学习]第二章 反向传播算法如何工作的？
摘要：在上一章，我们看到了神经网络如何使用梯度下降算法来学习他们自身的权重和偏差。但是，这里还留下了一个问题：我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度。这是很大的缺失！在...
38.[神经网络与深度学习] 第一章 使用神经网络识别手写数字
摘要：本章我们将实现一个可以识别手写数字的神经网络。这个程序仅仅 74 行，不适用特别的神经网络库。然而，这个短小的网络不需要人类帮助便可以超过 96% 的准确率识别...
39.[神经网络与深度学习] 前言
摘要：神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力...
40.[导读]How to read: Character level deep learning
摘要：这篇文章是用Keras（后端是TensorFlow）实战情感分类的字符级LSTM模型，包含句子的CNN编码器和双向LSTM。...
41.[导读]RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL
摘要：第一部分介绍RNN基础；第二部分是Theano实战，用Vanilla RNN生成句子；第三部分介绍RNN基本原理，包括BPTT，梯度消失问题；第四部分顺水推舟讲...
42.[导读]DEEP LEARNING FOR CHATBOTS
摘要：一共分为两部分，其中第一部分主要介绍基于Deep Learning的聊天机器人基本知识，第二部分以Dual Encoder LSTM为模型构建一个真正的聊天机器...
43.[导读]深度学习中的Data Augmentation方法和代码实现
摘要：作者：AbsentM 原文：深度学习中的Data Augmentation方法和代码实现 旋转 | 反射变换(...
44.Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)
摘要：作者：魏秀参 原文链接：Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networ...
45.论文阅读：Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images
摘要：作者：陈新鹏 原文链接：论文阅读：Synthetic Data for Text Localisation i...
46.1X1卷积核到底有什么作用呢？
摘要：来源：CaffeCN社区（caffecn.cn） 原文链接：1X1卷积核到底有什么作用呢？ 问题： 发现很多网...
47.从特斯拉到计算机视觉之「图像语义分割」
摘要：链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21824299 来源：知乎 作者：魏秀参，谢...
48.OCR技术浅探：9. 代码共享(完)
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：9. 代码共享(完) 文件说明： 1. image...
49.OCR技术浅探：8. 综合评估
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：8. 综合评估 数据验证 尽管在测试环境下模型工作...
50.OCR技术浅探：7. 语言模型
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：7. 语言模型 由于图像质量等原因，性能再好的识别...
51.OCR技术浅探：6. 光学识别
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：6. 光学识别 经过第一、二步，我们已经能够找出图...
52.OCR技术浅探：5. 文本切割
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：5. 文本切割 经过上一步，得到单行的文本区域之后...
53.OCR技术浅探：4. 文字定位
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：4. 文字定位 经过第一部分，我们已经较好地提取了...
54.OCR技术浅探：3. 特征提取(2)
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：3. 特征提取(2) 逐层识别 当图像有效地进行分...
55.OCR技术浅探：3. 特征提取(1)
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：3. 特征提取(1) 作为OCR系统的第一步，特征...
56.OCR技术浅探：2. 背景与假设
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：2. 背景与假设 研究背景 关于光学字符识别(Op...
57.OCR技术浅探：1. 全文简述
摘要：作者：苏剑林 来源网站：科学空间 原文链接：OCR技术浅探：1. 全文简述 写在前面：前面的博文已经提过，在上...
58.Attention
摘要：作者：cosmosshadow 来源：http://www.cosmosshadow.com/ 原文链接：At...
59.物体检测
摘要：作者：cosmosshadow 来源：http://www.cosmosshadow.com/ 原文链接：物体...
60.「无中生有」计算机视觉探奇
摘要：链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21341440 来源：知乎 作者：魏秀参 南...
61.如何评价百度开源的深度学习框架paddle?
摘要：作者：我爱机器学习 链接：https://www.zhihu.com/question/50185775/an...
62.CVPR 2016论文快讯：目标检测领域的新进展
摘要：作者：程程 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22022960 来源：知乎 著作...
63.深度学习中的激活函数导引
摘要：作者：程程 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22142013 来源：知乎 著作...
64.讲堂干货No.2｜邬书哲－物体检测算法的革新与传承
摘要：链接：讲堂干货No.2｜邬书哲－物体检测算法的革新与传承 来源：HorizonRobotics 大牛讲坛 著作...
65.[原创]机器学习相关的Awesome系列
摘要：机器学习相关的Awesome系列。...
66.讲堂干货No.1｜山世光－基于深度学习的目标检测技术进展与展望
摘要：链接：讲堂干货No.1｜山世光－基于深度学习的目标检测技术进展与展望 来源：HorizonRobotics 大...
67.Yoshua Bengio深度学习暑期班学习总结，35个授课视频全部开放
摘要：本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载 编译：Quantum、黄清...
68.Facebook图像识别很强大，一次开源三款机器视觉工具
摘要：本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载 作者：李亚洲，吴攀，黄清纬...
69.贺完结！CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 来源：知乎 著作...
70.CS231n课程笔记翻译：卷积神经网络笔记
摘要：作者：猴子 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289 来源：知乎 著作...
71.斯坦福CS231n课程作业# 3简介
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21946525 来源：知乎 著作...
72.斯坦福CS231n课程作业# 2简介
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21941485 来源：知乎 著作...
73.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记3（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21798784 来源：知乎 著作...
74.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记3（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21741716 来源：知乎 著作...
75.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记 2
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667 来源：知乎 著作...
76.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21513367 来源：知乎 著作...
77.CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21462488 来源：知乎 著作...
78.CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711 来源：知乎 著作...
79.斯坦福CS231n课程作业# 1简介
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441838 来源：知乎 著作...
80.CS231n课程笔记翻译：最优化笔记（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21387326 来源：知乎 著作...
81.CS231n课程笔记翻译：最优化笔记（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434 来源：知乎 著作...
82.知友智靖远关于CS231n课程字幕翻译的倡议
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21354230 来源：知乎 著作...
83.CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293 来源：知乎 著作...
84.CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（中）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670 来源：知乎 著作...
85.CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580 来源：知乎 著作...
86.CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（下）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20900216 来源：知乎 著作...
87.CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（上）
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041 来源：知乎 著作...
88.CS231n课程笔记翻译：Python Numpy教程
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20878530 来源：知乎 著作...
89.获得授权翻译斯坦福CS231n课程笔记系列
摘要：作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20870307 来源：知乎 著作...
90.关于深度学习的机理，优化和网络结构的一些个人观点.
摘要：作者：纳米酱 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22067439 来源：知乎 著...
91.[原创]#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
摘要：CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他...
92.[原创]#Deep Learning回顾#之2006年的Science Paper
摘要：大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的，尤其是后向传播BP算法出来之后，但90年代后被SVM之...
93.DeepMind团队的《Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces》
摘要：Paper: Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Ac...
94.AlphaGo 是如何把 CNN 接到搜索的？
摘要：作者：AlgorithmDog 来源网站：http://www.algorithmdog.com/ 原文链接：...
95.机器学习领域的几种主要学习方式
摘要：学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学...
96.解密最接近人脑的智能学习机器——深度学习及并行化实现
摘要：摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是...
97.5 deep learning startups to follow in 2015
摘要：Above: The MetaMind team. Image Credit: MetaMind Decemb...
98.How to run the Caffe deep learning vision library on Nvidia’s Jetson mobile GPU board
摘要：jetson Photo by Gareth Halfacree My colleague Yangqing...
99.Hacker’s Guide to Neural Networks
摘要：Hi there, I’m a CS PhD student at Stanford . ...
100.Google Turns to Deep Learning Classification to Fight Web Spam
摘要：In the past few years, Google has been busy building wh...
101.Michael Jordan on deep learning
摘要：On September 10th Michael Jordan, a renowned statistici...
102.Scaling up Deep Learning – Yoshua Bengio
摘要：Following up on yesterday’s summary of the panel...
103.Deep Learning – important resources for learning and understanding
摘要：New and fundamental resources for learning about Deep L...
104.Where to Learn Deep Learning – Courses, Tutorials, Software
摘要：Deep Learning is a very hot Machine Learning techniques...
105.DEEP LEARNING-An MIT Press book in preparation
摘要：DEEP LEARNING An MIT Press book in preparation Yoshua B...
106.Computer Eyesight Gets a Lot More Accurate
摘要：An example image from the contest’s data set. Res...
107.深度学习word2vec笔记之应用篇
摘要：声明： 1）该博文是Google专家以及多位博主所无私奉献的论文资料整理的。具体引用的资料请看参考文献。具体的...
108.深度学习word2vec笔记之算法篇
摘要：声明： 1）该博文是Google专家以及多位博主所无私奉献的论文资料整理的。具体引用的资料请看参考文献。具体的...
109.深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架 及其在图像识别的应用
摘要：将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在...
110.Distributed Neural Networks with GPUs in the AWS Cloud
摘要：by Alex Chen, Justin Basilico, and Xavier Amatriain As...
111.Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
摘要：Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from O...
112.Twitter acquires deep learning startup Madbits
摘要：Twitter has acquired a stealthy computer vision startup...
113.How to build and run your first deep learning network
摘要：When I first became interested in using deep learning f...
114.ICML 2014 Highlights 2: On Deep Learning and Language Modeling
摘要：Deep Learning and Language Modeling Images classificati...
115.Deep Learning, NLP, and Representations
摘要：Introduction In the last few years, deep neural network...
116.TUTORIAL ON DEEP LEARNING FOR VISION
摘要：A tutorial in conjunction with the Intl. Conference in...
117.Does Deep Learning Have Deep Flaws?
摘要：By Ran Bi, June 2014. Here are three pairs of images. C...
118.deeplearning4j – 分布式 deep learning 开源项目
摘要：Deeplearning4j is the first commercial-grade deep learn...
119.Get off the deep learning bandwagon and get some perspective
摘要：Disclaimer: This post is a bit cynical in tone. In all...
120.对话机器学习大神Yoshua Bengio（下）
摘要：Yoshua Bengio教授（个人主页）是机器学习大神之一，尤其是在深度学习这个领域。他连同Geoff Hi...
121.Implementation of Stanford’s UFLDL Tutorial in Python
摘要：之前我们介绍过斯坦福大学Andrew Ng 教授的Deep Learning 教程 UFLDL，现在有Pyth...
122.Hacking neural networks
摘要：Modern neural networks have achieved startling success...
123.Phn2vec Embeddings
摘要：Several months ago, I started thinking in terms of embe...
124.How Deep Learning will change our world. Melbourne Data Science, Jeremy Howard
摘要：This post aims to cram in a synopsis of Jeremy Howard’s...
125.Deep Learning From The Bottom Up
摘要：In applied machine learning, one of the most thankless...
126.Where to Learn Deep Learning – Courses, Tutorials, Software
摘要：Deep Learning is a very hot area of Machine Learning Re...
127.Yann LeCun’s answers from the Reddit AMA
摘要：On May 15th Yann LeCun answered “ask me anything” quest...
128.A Primer on Deep Learning
摘要：Deep learning has been all over the news lately. In a p...
129.深度学习概述：从感知机到深度网络
摘要：（注：本文译自一篇博客，作者行文较随意，我尽量按原意翻译，但作者所介绍的知识还是非常好的，包括例子的选择、理论...
130.对话Facebook人工智能实验室主任、深度学习专家Yann LeCun
摘要：Yann LeCun（燕乐存），Facebook人工智能实验室主任，NYU数据科学中心创始人，计算机科学、神经...
131.ConvNetJS: Deep Learning in your browser
摘要：ConvNetJS 是一个基于 js 的深度学习 library，可以让你在浏览器中训练深度网络。目前看来，它...
132.【数字智能三篇】之三： 一页纸说清楚“什么是深度学习？”
摘要：深度学习：像人脑一样深层次地思考 从上一篇我们可以看出，个性化推荐系统确实很会“察言观色”，针对不同的用户，主...
133.深度学习(Deep Learning) 学习资料
摘要：原文：Three Body的CSDN博客 深度学习，是当前热门的机器学习领域。 最近开始想系统学习一下， 整理...
134.Nervana takes $600K to build hardware for deep learning
摘要：Big technology companies — Baidu, Facebook, Google, IBM...
135.对话机器学习大神Yoshua Bengio（上）
摘要：Yoshua Bengio教授（个人主页）是机器学习大神之一，尤其是在深度学习这个领域。他连同Geoff Hi...
136.Galaxy Zoo Challenge: code published
摘要：52ml.net编者按：GalaxyZoo-The Galaxy Challenge是Kaggle举办的对星系...
137.Deep learning these days
摘要：It seems that quite a few people with interest in deep...
138.Deep learning made easy
摘要：As usual, there’s an interesting competition at Kaggle:...
139.Word2vec资料汇总
摘要：【1】 word2vec Project Home 第一手的资料，代码：http://word2vec.goo...
140.A Simple Deep Network
摘要：During this spring break, I worked on building a simple...
141.Deep Learning业界现状
摘要：Deep learning is a bottom-up approach using unsupervise...
142.Neural Networks, Manifolds, and Topology
摘要：Recently, there’s been a great deal of excitement and i...
143.Deep Learning新星-Charlie Tang(Yichuan Tang)
摘要：编者按：Hinton门下又一新星， ICML 2013 REPL workshop’s facia...
144.Hinton独家采访
摘要：编者按：Hinton为Deep Learning头号大牛，此次采访可以了解Hinton的当前最新状况。（4月1...
145.Galaxy Zoo challenge第一名的解决之道-Deep Learning之CNN
摘要：52ml.net编者按：Galaxy Zoo – The Galaxy Challenge的相关介...
146.余凯在清华的讲座笔记
摘要：2014.4.4，余凯在清华FIT楼做了“Deep Learning Unfolds the Big Data...
147.【科普随笔：NLP的宗教战争？兼论深度学习】
摘要：有回顾NLP（Natural Language Processing）历史的大牛介绍统计模型（通过所谓机器学习...
148.Neural Networks Course By Hugo Larochelle
摘要：当当，链接在此 ： http://info.usherbrooke.ca/hlarochelle/neural...
149.Clarifai，一个好玩的图片识别网站
摘要：http://www.clarifai.com/ 该地址是Clarifai Image Recognition...
150.互联网世界的“人工智能”——探秘“深度学习”的前世今生
摘要：编者按：本文来自“流浪汉”投稿（@ZhangLumin），一个在硅谷工作的码农，有机器学习背景，平常对产品方面...
151.自动微分简介
摘要：自动微分（Automatic Differentiation，AD）是利用链式法则，自动生成求导程序的技术。广...
152.UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程
摘要：原文链接：斯坦福大学教授Andrew Ng的“Deep Learning”教程 翻译链接：斯坦福Andrew...
153.Introduction to Restricted Boltzmann Machines
摘要：编者按：RBM入门的很好文章，建议Deep Learning爱好者收藏。 Introduction to Re...
154.围猎深度学习——初创公司、科技巨头、研究机构在角力
摘要：深度学习是大数据下最热门的趋势之一，这项技术将对自然语言处理和图像识别等前沿领域提供支持。Gigaom.com...
155.10 Breakthrough Technologies in 2013 (Deep Learning排第一)
摘要：Deep Learning With massive amounts of computational pow...
156.NIPS2013两大热点：Deep Learning和分布式机器学习
摘要：Highlights of NIPS 2013 Overall Deep Learning (or Deep...
157.问问讲堂-深度神经网络语言模型在统计机器翻译系统中的应用
摘要：编者按：主要创新在于输出使用了ACE，不需要完整计算所有之和。不过文章中的很多结论还值得斟酌：比如文章中说DN...
158.问问讲堂-深度学习在NLP中的应用
摘要：编者按：介绍了Deep Learning在NLP中应用的各种方法，包括最基本的前向网络，递归神经网络，循环神经...
159.广告数据上的大规模机器学习-夏粉-百度技术沙龙48期
摘要：编者按：作者为百度的夏粉，百度网盟技术负责人，主要创新是提出了DANOVA: 首个直接应用于大规模稀疏特征的深...
160.deeplearning—-卷积神经网络 – I know you
摘要：稀疏连接性 CNN通过增强相邻两层中神经元的局部的连接来发掘局部空间相关性. m层的隐输入单元和m-1层的一部...
161.DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
摘要：Facebook 的 CVPR 2014 做人脸识别的paper，在LFW和YouTube Faces上达到了...
162.DeepFace
摘要：今天微博上传一篇CVPR2014 Facebook AI Lab 的paper“ DeepFace: Clos...
163.Deep Learning经典论文列表（Reading List）
摘要：Reading List List of reading lists and survey papers: R...
164.Deep Learning for NLP 文章列举
摘要：大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.sta...
165.Deep Learning for NLP (without Magic)
摘要：A tutorial given at NAACL HLT 2013. Based on an earlier...
166.KDnuggets Exclusive: Interview with Yann LeCun, Deep Learning Expert, Director of Facebook AI Lab
摘要：We discuss what enabled Deep Learning to achieve remark...
167.Deep Learning实战之word2vec
摘要：有道几个人写的word2vec的解析文档，从基本的词向量/统计语言模型->NNLM->Log-Li...
168.深度学习让计算机学会思考 逐步朝人工智能靠近
摘要：IBM公司的计算机沃森（中）在参加智力竞赛节目 使用海量数据来识别照片和语音并实时翻译讲话，深度学习计算机朝着...
169.深度学习： 推进人工智能的梦想
摘要：摘要： 深度学习带来了机器学习的新浪潮，推动“大数据＋深度模型”时代的来临，以及人工智能和人机交互大踏步前进。...
170.百度技术沙龙第46期回顾：读图时代的识图技术（含资料下载）
摘要：2014年1月18日，由@百度主办、@InfoQ负责策划组织和实施的第46期百度技术沙龙活动上，百度深度学习研...
171.Shallow Learning and Deep Learning
摘要：了解一些 Machine Learning 的历史。 Shallow Learning 是 Machine L...
172.Deep Learning（深度学习) 学习笔记（三）
摘要：前言：昨天看到微博上分享的深度学习视频，为上海复旦大学吴立德教授深度学习课程，一共六课时，视频地址 点击打开链...
173.Machine Learning与Deep Learning – 积翠如云_小林大悟
摘要： 最近学习了machine learning和deep learnin...
174.deep leaning(深度学习)介绍
摘要：最近接触deep learning，看了一些论文，理论细节比如RBM等，还需要研究，先通过比较通俗的语言组织下...
175.Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习) – tornadomeet
摘要：前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单...
176.Deep learning：五十(Deconvolution network简单理解) – tornadomeet
摘要：深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的，而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类： 既有encoder...
177.Deep learning：四十九(RNN-RBM简单理解) – tornadomeet
摘要：前言： 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample：...
178.Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoders简单理解) – tornadomeet
摘要：Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种，其实就是在autoencod...
179.Deep learning：四十七(Stochastic Pooling简单理解) – tornadomeet
摘要："""An implementation of stochastic max-p...
180.Deep learning：四十六(DropConnect简单理解) – tornadomeet
摘要：和maxout(maxout简单理解)一样，DropConnect也是在ICML2013上发表的，同样也是为了...
181.Deep learning：四十五(maxout简单理解) – tornadomeet
摘要：maxout出现在ICML2013上，作者Goodfellow将maxout和dropout结合后，号称在MN...
182.Deep learning：四十四(Pylearn2中的Quick-start例子) – tornadomeet
摘要：前言： 听说Pylearn2是个蛮适合搞深度学习的库，它建立在Theano之上，支持GPU(估计得以后工作才玩...
183.deep learning学习环境Theano安装(win8+win7) – 梦之缘工作坊
摘要：官网安装说明Installing Theano： http://deeplearning.net/softwa...
184.[转]Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列
摘要：一、概述 Artificial Int...
185.【Deep Learning学习笔记】A Unified Architecture for Natural Language Processing_ICML2008
摘要：题目：A Unified Architecture for Natural Language Processi...
186.Deep Learning 学习随记（三）Softmax regression – bzjia
摘要：讲义中的第四章，讲的是Softmax 回归。softmax回归是logistic回归的泛化版，先来回顾下log...
187.【Deep Learning学习笔记】Dynamic Auto-Encoders for Semantic Indexing_Mirowski_NIPS2010
摘要：发表于NIPS2010 workshop on deep learning的一篇文章，看得半懂。 主要内容：...
188.【Deep Learning学习笔记】Deep learning for nlp without magic_Bengio_ppt_acl2012
摘要：Five reason to explore Deep Learning: 1. learning repre...
189.Deep Learning(Logistic Regression)学习之MNIST C++实现
摘要：1、这是75%完成度的SGD代码 主要的程序在八月中旬基本完成了，后边忙别的事情，实在懒得再仔细写了，目前的代...
190.【Deep Learning学习笔记】Learning meanings for sentences
摘要：详细内容如下： 1. Recursive definition of meaning 用二叉树来表示...
191.转帖：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八） – CUG_信子
摘要：接上 十、总结与展望 1）Deep learning总结 &n...;
192.Deep Belief Network(DBN)的实现(c++)
摘要：每每想到几年前写一篇关于Action Classification的paper的时候，苦于没有找到好的feat...
193.Deep Learning源代码收集-持续更新…
摘要：Deep Learning源代码收集-持续更新… [email protected] http://blog.csd...
194.Deep Learning 学习笔记（8）：自编码器( Autoencoders ) – Pony_s
摘要：之前的笔记，算不上是 Deep Learning， 只是为理解Deep Learning 而需要学...
195.Deep Learning 学习笔记（7）：神经网络的求解 与 反向传播算法（Back Propagation） – Pony_s
摘要：反向传播算法（Back Propagation）： 引言： 在逻辑回归中，我们使用梯度下降法求参数方程的最优解...
196.【Deep Learning学习笔记】Modeling Documents with a Deep Boltzmann Machine_Hinton_uai2013
摘要：题目：Modeling Documents with a Deep Boltzmann Machine 作者：...
197.Deep Learning and Shallow Learning
摘要：由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头，在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的...
198.[开源推荐]Google开源基于Deep Learning的word2vec工具
摘要：word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把...
199.Deep Learning小结
摘要：胡乱写一点，做个记录；不保证可读性。 Hinton 06 年的 A fast learning algorit...
200.Deep Learning基础理论－－Classification RBM – HarryJiang
摘要：RBM是构建deep learning 的基础，之前研究了一段时间，把相关的理论进行了下系统的梳理，并进行了总...
201.[原]Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述
摘要：Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述 [email protected] h...
202.Deep learning：四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network) – tornadomeet
摘要：目前，深度网络（Deep Nets）权值训练的主流方法还是梯度下降法（结合BP算法），当然在此之前可以用无监督...
203.Deep Learning论文笔记之（七）深度网络高层特征可视化
摘要：Deep Learning论文笔记之（七）深度网络高层特征可视化 [email protected] http://...
204.Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析
摘要：Deep Learning论文笔记之（六） Multi-Stage多级 架构分析 [email protected]...
205.Deep learning：四十二(Denoise Autoencoder简单理解) – tornadomeet
摘要：前言： 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时，为了学习到较鲁棒的特征，可以在网络的可视层（即数据的输入...
206.Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解
摘要：Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解 [email protected] http:...
207.Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现
摘要：Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现 [email protected] http...
208.Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析 – Class Xman
摘要：Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析 [email protected] http://...
209.[原]Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析
摘要：Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析 [email protected] http://...
210.Deep Learning论文笔记之（一）K-means特征学习
摘要：Deep Learning论文笔记之（一）K-means特征学习 [email protected] http://...
211.Deep learning：四十一(Dropout简单理解) – tornadomeet
摘要：前言 训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。D...
212.【面向代码】学习 Deep Learning（三） Stacked Auto-Encoders(SAE)
摘要：=======================================================...
213.【deep learning学习笔记】Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks
摘要：标题：Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 作者：Yoshu...
214.Unsupervised Feature Learning and Deep Learning(UFLDL) Exercise 总结
摘要：7.27 暑假开始后，稍有时间，“搞完”金融项目，便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton...
215.【deep learning学习笔记】Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering
摘要：标题：Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filt...
216.【Deep Learning】一、AutoEncoder
摘要：UFLDL教程 稀疏自编码器 Autoencoders相关文章阅读: Hinton, G....
217.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的SDA代码 — Sda.cpp — 模型训练与预测
摘要：模型的核心部分。代码并不多，基本思路就是层层训练，前一层的输出作为下一层的输入。hidde layer和dA共...
218.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的SDA代码 — 准备工作
摘要：1. SDA基本原理 其实是承接前面几篇博文，继续注释yusugomori的deep learning代码，注...
219.Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型
摘要：因latex插件不统一，本文格式稍乱，请参考原文：licstar的博客 这篇博客是我看了半年的论文后，自己对...
220.【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)
摘要：=======================================================...
221.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 — dA.cpp — 模型测试
摘要：测试代码。能看到，训练的时候是单个样本、单个样本的训练的，在NN中是属于“stochastic gradien...
222.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 — dA.cpp — 训练
摘要：说实话，具体的训练公式，我没有自己推导，姑且认为他写的代码是对的。总体上看，用bp的方法。特殊之处，在于输入层...
223.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 — 头文件
摘要：DA就是“Denoising Autoencoders”的缩写。继续给yusugomori做注释，边注释边学习...
224.【deep learning学习笔记】Autoencoder
摘要：继续学习deep learning，看yusugomori的code，看到里面DA（Denoising Aut...
225.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的LR代码 — 模型测试
摘要：测试部分代码： void test_lr() { srand(0); double learning_rate...
226.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的LR代码 — LogisticRegression.cpp
摘要：模型实现代码，关键是train函数和predict函数，都很容易。 #include
摘要：继续看yusugomori的代码，看逻辑回归。在DBN（Deep Blief Network）中，下面几层是R...
228.Deep learning：四十(龙星计划2013深度学习课程小总结) – tornadomeet
摘要：头脑一热，坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程，课程预先的计划内容见： http://c...
229.【deep learning学习笔记】读张春霞《受限波尔兹曼机简介》
摘要：这段时间在看RBM的东西，很多材料都罗列了很多公式、理论，显得自己很牛B的样子。不过到具体实现，get han...
230.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 — cpp文件 — 模型测试
摘要：产生数据，调用上文的函数，训练RBM模型，并re-construct测试数据，用来验证训练的RBM模型。 vo...
231.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 — cpp文件 — 准备工作
摘要：一些辅助函数，做模型的准备工作。 #include
232.【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 — 头文件
摘要：百度了半天yusugomori，也不知道他是谁。不过这位老兄写了deep learning的代码，包括RBM、...
233.【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（四）
摘要：这几个ppt都是在微博上看到的，是百度的一个员工整理的。 《Deep Belief Nets》，31页的一个p...
234.Deep Learning(5) – Loull
摘要：五、应用实例 1、计算机视觉。 ImageNet Classification with Deep Convo...
235.【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（三）
摘要：《Tutorial on Deep Belief Nets_Hinton_2007_NIPS》 2007年在N...
236.深度学习(Deep Learning)算法简介
摘要：Comments from Xinwei: 最近的一个课题发展到与深度学习有联系，因此在高老师的建议下，我仔细...
237.【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（二）
摘要：《Machine Learning and AI via Brain simulations_Andrew N...
238.量子学习及思考10-人脑更需要Deep Learning
摘要： 最近经过了一些乱七八遭的学习,感觉到脑子里时不时会蹦不出少天才般的点子,虽然这些点...
239.【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（未完…）
摘要：近年来Deep Learning越来越火，先是MS研究院在语音识别取得了突破，后来到国内，百度成立研究院。De...
240.[原]如何正确理解深度学习（Deep Learning）的概念
摘要： 现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播...
241.Deep learning：三十九(ICA模型练习)
摘要：前言： 本次主要是练习下ICA模型，关于ICA模型的理论知识可以参考前面的博文： Deep learning：...
242.Deep learning：三十八(Stacked CNN简单介绍)
摘要：前言： 本节主要是来简单介绍下stacked CNN（深度卷积网络），起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑：...
243.Deep learning高质量交流群
摘要：最近Deep Learning特别火，但是发现网上很少有专门针对DL讨论的论坛等，所以交流起来特别不方便。独学...
244.Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)
摘要：内容： 本文主要是参考论文：On optimization methods for deep learning...
245.Deep learning：三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑)
摘要：前言： 最近一直在思考，如果我使用SCSAE（即stacked convolution sparse auto...
246.Deep learning：三十五(用NN实现数据降维练习)
摘要：前言： 本文是针对上篇博文 Deep learning ：三十四( 用NN 实现数据的降维) 的练习部分，也就...
247.Deep learning：三十四(用NN实现数据的降维)
摘要：数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年s...
248.Large Scale, Sparse Coding, Deep Learning, …
摘要：很久没有更新blog，是因为最近一直在做一些比较有技术含量的研究，但研究又没有什么系统的成果可以写，所以就不写...
249.Deep learning：三十三(ICA模型)
摘要： 基础知识： 在sparse coding（可参考 Deep learn...
250.Deep learning：三十二(基础知识_3)
摘要：前言： 本次主要是重新复习下Sparse autoencoder基础知识，并且加入点自己的理解。关于spars...
251.Deep learning：三十一(数据预处理练习)
摘要： 前言: 本节主要是来练习下在machine learning(不仅仅是deep learning...
252.Deep learning：三十(关于数据预处理的相关技巧)
摘要： 前言： 本文主要是介绍下在一个实际的机器学习系统中，该怎样对数据进行预处理。个人感觉数据预处理部...
253.Deep learning：二十九(Sparse coding练习)
摘要： 前言 本节主要是练习下斯坦福DL网络教程UFLDL关于Sparse coding那一部分，具体的...
254.Deep learning：二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数)
摘要： 前言： 关于Sparse coding目标函数的优化会涉及到矩阵求数问题，因为里面有好多矩阵范数...
255.Deep learning：二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)
摘要： 前言： 由于在sparse coding模型中求系统代价函数偏导数时需要用到矩阵的范数求导，这在...
256.Deep learning：二十六(Sparse coding简单理解)
摘要： Sparse coding： 本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码)，因为spa...
257.Deep learning：二十五(Kmeans单层网络识别性能)
摘要： 前言： 本文是用kmeans方法来分析单层网络的性能，主要是用在CIFAR-10图像识别数据库上...
258.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
259.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
260.Deep learning：二十四(stacked autoencoder练习)
摘要： 前言： 本次是练习2个隐含层的网络的训练方法，每个网络层都是用的sparse autoencod...
261.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
262.Deep learning：二十三(Convolution和Pooling练习)
摘要： 前言： 本次实验是练习convolution和pooling的使用，更深一层的理解怎样对大的图片...
263.找工作声明
摘要：ACL中了，应该可以在2014正常博士毕业了，所以我得找工作，进行 ！自我推销！ 首先明确我的工作岗位目标，打...
264.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
265.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
266.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
267.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）
摘要：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 [email protected] http://blog....
268.Deep learning：二十二(linear decoder练习)
摘要： 前言： 本节是练习Linear decoder的应用，关于Linear decoder的相关知识...
269.Deep Learning深度学习相关入门文章汇摘
摘要：深度学习是 机器学习 研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来...
270.supervised learning & semi-supervised learning & transfer learning & self-taught learning & deep learning
摘要：传统机器学习任务大概可分为两类：有监督学习和无监督学习。有监督学习是针对有类标标注的训练集学习，无监督学习则是...
271.Deep learning：二十一(随机初始化在无监督特征学习中的作用)
摘要： 这又是Ng团队的一篇有趣的paper。Ng团队在上篇博客文章 Deep learning ：二十...
272.Deep learning：二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)
摘要： 本文是读Ng团队的论文” An Analysis of Single-Layer Network...
273.Deep learning：十九(RBM简单理解)
摘要： 这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络，因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就...
274.Deep learning：十八(关于随机采样)
摘要： 由于最近在看deep learning中的RBMs网络，而RBMs中本身就有各种公式不好理解，再...
275.Deep learning：十七(Linear Decoders，Convolution和Pooling)
摘要： 本文主要是学习下Linear Decoder已经在大图片中经常采用的技术convolution和...
276.Deep learning：十六(deep networks)
摘要： 本节参考的是网页 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/i...
277.Deep learning：十四(Softmax Regression练习)
摘要： 前言： 这篇文章主要是用来练习softmax regression在多分类器中的应用，关于该部分...
278.Deep learning：十三(Softmax Regression)
摘要： 在前面的logistic regression博文 Deep learning ：四(logis...
279.Deep learning：十二(PCA和whitening在二自然图像中的练习)
摘要： 前言: 现在来用PCA，PCA Whitening对自然图像进行处理。这些理论知识参考前面的博文...
280.Deep learning：十(PCA和whitening)
摘要： PCA： PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据...
281.Deep learning：九(Sparse Autoencoder练习)
摘要： 前言： 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习，参考Ng的网页教程： Ex...
282.Deep learning：八(Sparse Autoencoder)
摘要： 前言： 这节课来学习下Deep learning领域比较出名的一类算法——sparse auto...
283.CV特征
摘要：以前，只是提供点像素，做做工作； 后来，颜色，纹理等，丰富起来； 再后来，EDGE Direction、SIF...
284.Deep learning：六(regularized logistic回归练习)
摘要： 前言： 在上一讲 Deep learning ：五(regularized 线性回归练习) 中已...
285.Deep learning：五(regularized线性回归练习)
摘要： 前言： 本节主要是练习regularization项的使用原则。因为在机器学习的一些模型中，如果...
286.Deep learning：四(logistic regression练习)
摘要： 前言： 本节来练习下logistic regression相关内容，参考的资料为网页： http...
287.Deep learning：三(Multivariance Linear Regression练习)
摘要： 前言: 本文主要是来练习多变量线性回归问题(其实本文也就3个变量)，参考资料见网页： http:...
288.Deep learning：二(linear regression练习)
摘要： 前言 本文是多元线性回归的练习，这里练习的是最简单的二元线性回归，参考斯坦福大学的教学网 htt...
289.Deep learning：一(基础知识_1)
摘要： 前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识，打算采用Andrew N...
290.Deep Learning开山祖师爷加入Google，科技帝国雏形初现
摘要：昨天，多伦多大学计算机系教授Geoffrey Hinton在Google+里说他准备去Google工作，今天多...
291.Deep Learning学习（开篇） – Jack King
摘要：Deep Learning（深度学习）最近火爆的不行，不论是以NIPS,ICML,CVPR这些top conf...
292.A shallow understanding on deep learning
摘要：最近deep learning大火，不仅仅受到学术界的关注，更在工业界受到大家的追捧。在很多重要的评测中，DL...
293.语义搜索与创新者的窘境
摘要：主要是看了《 Design the search experience 》和《 Innovator’s Dil...
294.Deep learning的一些教程[rz]
摘要：转载自http://baojie.org/blog/2013/01/27/deep-learning-tuto...
295.深度学习的一些教程
摘要：几个不错的深度学习教程，基本都有视频和演讲稿。附两篇综述文章和一副漫画。还有一些以后补充。 Jeff Dean...
296.Deep Learning for Efficient Discriminative Parsing
摘要：Deep Learning在自然语言理解中的应用，和 Senna 的源代码实现了POS/NER/SRL/Syn...
297.Deep Learning在自然语言理解中的应用
摘要：本以为Deep Learning在CV上应用有天然先验特征抽象的能力，读《Representation Lea...
298.关于深度学习——Deep Learning
摘要：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，...
299.Spanner and Deep Learning
摘要：Jeff Dean’s talk at Stanford 原始笔记，待整理 Introduction data...
300.深度学习
摘要：http://t.cn/zWLBr3Q 神经网络换了deep learning这个马甲，又披挂上阵...
301.浅谈Deep Learning的基本思想和方法
摘要：Deep Learning，又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature...
302.关于深度学习(deep learning)
摘要：说起对深度学习的了解，是在今年10月份看了Stanford University的计算机科学家Andrew Y...
303.Deep Learning 自学
摘要：Deep Learning is a new area of Machine Learning researc...
304.Deep Learning, Feature Learning的一个summer school的slides
摘要：牛人众多，不得不转。。。 Morning Session 8:00 – 8:45 Check-In/Break...
305.机器学习——深度学习(Deep Learning)
摘要：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，...