以下仅是我的个人认识，说得不对请轻拍。
（目前，我只看了一些deep learning 的review和TOM Mitchell的书《machine learning》中的神经网络一章，认识有限。感觉3\4讲得一般，勉强一看。第五章纯粹是为了做笔记，真的不好表达，看不懂还是看tom的书吧。）本文的组织：
1.我对deep learning的总体认识...
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2016-04-13 13:19:18
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extend:jQuery([deep], target, [objN])extend: [true/false],target,[objN] 第一种：如果只有一个target。有两种： $.extend(target); 合并到jquery的命名空间。$.fn.extend(target) 合并到 ...
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2016-04-12 12:39:33
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《Brief History of Machine Learning》
介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.
《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》
介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本...
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2016-04-11 12:23:45
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Hi there, I'm a CS PhD student at Stanford. I've worked on Deep Learning for a few years as part of my research and among several of my related pet pr ...
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2016-04-10 21:01:25
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Schedule Speaker Biographies Acknowledgments This work was partially supported by the National Science Foundation Career Award #1149633. Any opinions, ...
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2016-04-10 19:13:39
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翻译水平有限，欢迎阅读原文一、深度学习当前，深度学习已经成为一个热门话题。随着深度学习算法和GPU技术的发展，我们已经能够解决许多领域（计算机视觉、自然语言处理和机器人学）曾经认为不可能的事情。深度学习是建立在传统的深度神经网络之上的。最近几年的热点是大数据集和强大的GPUs的使用。神经网络本质上是一种并行算法，因此多核GPUs的使用能够明显的减少用于训练深度神经网络的时间。以下，我将会讨论如何使用...
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2016-04-10 15:05:22
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SparkNet: Training Deep Network in Spark
这篇论文是 Berkeley 大学 Michael I. Jordan 组的 ICLR2016(under review) 的最新论文，有兴趣可以看看原文和源码：paper，github
.
训练深度神经网络是一个非常耗时的过程，比如用卷积神经网络去训练一个目标识别任务需要好几天来训练。因...
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2016-04-10 14:33:33
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self-taught learning 在特征提取方面完全是用的无监督的方法，对于有标记的数据，可以结合有监督学习来对上述方法得到的参数进行微调，从而得到一个更加准确的参数a。 在self-taught learning中，首先用 无标记数据训练一个sparse autoencoder，这样用对于 ...
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2016-04-08 11:42:44
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用Anaconda的spyder:新建train_test.py 结果： 在这个数据集中，由于数据分布的团簇性较好（如果对这个数据库了解的话，看它的t-SNE映射图就可以看出来。由于任务简单，其在deep learning界已被认为是toy dataset），因此KNN的效果不赖。GBDT是个非常不 ...
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2016-04-06 21:32:00
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373
转自：http://baojie.org/blog/2013/01/27/deep-learning-tutorials/ 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 2013 @ Stanford http://i.stanfor ...
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2016-04-06 11:25:31
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