深度神经网络算法
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深度神经网算算法（Deep Neural Networks, DNN），是近几年在工业界和学术界新型的一个机器学习领域的流行话题。DNN算法成功的将以往的识别率提高了一个显著的档次。
深度学习和神经网络导论（深度学习笔记-1）
从分类图像和翻译语言到建造自动驾驶汽车，所有这些任务都是由计算机驱动而非人工。深度学习已经渗透到各行各业中，并持续开疆拓土。越来越多的人对深度学习感兴趣。但是你应该从哪里开始呢？该学习什么？究竟是什么...
经典博客——了解LSTM网络
循环神经网络人类不会每时每刻从头开始思考。当你读这篇文章时，你会根据你对以前单词的理解来理解每一个单词。你不需要抛开一切，从头思考，因为你的思维是持续的。传统的神经网络不能做到这一点，这似乎是一个明显...
机器学习必懂的八大神经网络架构
为什么需要机器学习？有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。比如：在新的杂...
Keras教程：用Python进行深度学习的终极入门指南
在这个循序渐进的Keras教程中，你将学习如何在Python中构建卷积神经网络！事实上，我们将训练一个用于手写数字的分类器，它在著名的MNIST数据集上夸大了99%的准确度。在开始之前，我们应该注意的...
受限玻尔兹曼机基础教程
定义与结构受限玻尔兹曼机（RBM）由GeoffHinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。目录：1.定义与结构2.重构3.概率分布4.多层结构5.参数与变量k6....
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