为什么要学习Caffe呢？因为通过Caffe可以综合性的学习Deep Learning，CUDA，Spark（CaffeOnSpark），cuDNN，OpenBLAS，MKL，C++，Python，Linux等知识。安装Caffe之前主要是安装CUDA，BLAS等，关于cuDNN和Python是可以 ...
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2016-07-01 13:14:01
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深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频包括短视频、视频直播等各种新型UGC模式最近几年也牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢？ ...
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2016-06-30 16:22:01
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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 Over ...
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2016-06-30 15:59:41
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整理的链接：https://www.zhihu.com/question/41631631来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 调了快1年的rnn, 深刻的感受到,深度学习是一门实验科学,下面是一些炼丹心得. 后面会不断补充. 有问题的地方,也请大家指正. ...
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2016-06-27 13:38:24
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前面一个接一个的Lecture，看得老衲自己也是一脸懵逼，不过你以为你做一个安安静静的美男子(总感觉有勇气做deep learning的女生也是一条汉纸)就能在Stanford这样的学校顺利毕业啦？图样图森破，除掉极高的内容学习梯度，这种顶尖大学的作业和考试一样会让你突(tong)飞(bu)猛(yu)进(sheng)。...
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2016-06-27 01:42:07
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前面一个接一个的Lecture，看得老衲自己也是一脸懵逼，不过你以为你做一个安安静静的美男子(总感觉有勇气做deep learning的女生也是一条汉纸)就能在Stanford这样的学校顺利毕业啦？图样图森破，除掉极高的内容学习梯度，这种顶尖大学的作业和考试一样会让你突(tong)飞(bu)猛(yu)进(sheng)。
说起来，怎么也是堂堂斯坦福的课，这种最看重前言研究在实际工业应用的学校，一定是理论和应用并进...
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2016-06-26 07:02:37
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关键词：内部任务评价（Intrinsic Evaluation）和 外部任务评价（extrinsic evaluations）。超参数影响下的类比评价任务。人类决策和词向量距离的相关性。结合上下文处理歧义。窗口分类。
这个课堂笔记我们将会对词向量（也就是词嵌入）的内部任务评价和外部任务评价方法进行讨论。主要的内容是单词类比(word analogies)技术,我们会把它当做内部任务评价的技术...
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2016-06-24 16:03:15
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Deep learning中的优化方法
三种常见优化算法：SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）。
1.SGD（随机梯度下降）
随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是随机和优化相结合的产物，是一种很神奇的优化方法，属于梯度下降的一种，适用于大规模问题。
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2016-06-24 15:36:58
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十一、参考文献和Deep Learning学习资源
先是机器学习领域大牛的微博：@余凯_西二旗民工；@老师木；@梁斌penny；@张栋_机器学习；@邓侃；@大数据皮东；@djvu9……
（1）Deep Learning
http://deeplearning.net/
（2）Deep Learning Methods for Vision
http://...
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2016-06-21 07:46:19
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五、Deep Learning的基本思想
假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证...
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2016-06-21 07:38:04
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