http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65个人阅读的Deep Learning方向的paper整理，分了几部分吧，但有些部分是有交叉或者内容重叠，也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类，个人只是大致分了个类。目前只整理了部分...
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2015-05-28 19:42:37
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算法：
开源项目：
shogun ：SHOGUN是一个关于大规模机器学习的工具包，它尤其关注支持向量机（SVM）。
https://github.com/shogun-toolbox/shogun
caffe：a fast open framework for deep learning.
https://github.com/BVLC/caffe...
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2015-05-28 16:18:25
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从统计学角度来看深度学习（2）：自动编码器和自由能原文链接：http://blog.shakirm.com/2015/03/a-statistical-view-of-deep-learning-ii-auto-encoders-and-free-energy/作者：Shakir Mohamed 翻...
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2015-05-27 11:58:03
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从统计学角度来看深度学习（1）：递归广义线性模型原文链接：http://blog.shakirm.com/2015/01/a-statistical-view-of-deep-learning-i-recursive-glms/作者：Shakir Mohamed 翻译：王小宁 审校：冯凌秉 ...
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2015-05-27 11:55:30
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Why are Eight Bits Enough for Deep NeuralNetworks?Deep learning is a very weird technology. It evolved over decades on a very different track than the...
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Web程序 时间：
2015-05-25 21:48:55
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笔者实力有限，诸多错误之处还望指出。
SAE与DBN两个都可以用于提取输入集特征的算法。
SAE是由多个Spase AutoEncoder堆叠而成，单个Spase AutoEncoder的结构如下：
在堆叠成SAE时的结构如下：
以上SAE的结构可以化分为两个sparse autoencoder和一个 softmax（这里不讨论softmax）.其中的两个sparse autoenc...
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数据库 时间：
2015-05-25 14:43:49
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斯坦福deep learning教程中的自稀疏编码器的练习，主要是参考了 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html，没有参考肯定编不出来。。。Σ( ° △ °|||)︴ 也当自己理解了一下这里的自稀疏编码器，...
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Web程序 时间：
2015-05-22 16:24:14
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机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size本文是《Neural networks and deep learning》概览中第三章的一部分，讲机器学习算法中，如何选取初始的超参数的值。（本文会不断补充）学习速率（learning rate，η）运用梯度下降算法进...
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编程语言 时间：
2015-05-19 22:23:04
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正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout本文是《Neural networks and deep learning》概览中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者...
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2015-05-19 22:09:23
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A Brief Overview of Deep Learning(This is a guest post byIlya Sutskeveron the intuition behind deep learning as well as some very useful practical adv...
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其他好文 时间：
2015-05-13 21:35:21
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