原创 Theano學習筆記（五）——配置設置與編譯模型
配置 config模塊包含了各種用於修改Theano的屬性。在Theano導入時，許多屬性都會被檢查，而有些屬性是只讀模式。 一般約定，在用戶代碼內部config模塊的屬性不應當被修改。 Theano的這些屬性都有默認值，但是你也可以在你
2018-09-03 23:09:17
原创 Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton (3)
Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton (3) 訓練感知機的方法並不能用以訓練隱含層 訓練感知機的方式是每次直接修正權重，最終得到滿足所有凸錐裏的權重。可行解的平均
2018-09-03 23:09:17
原创 『RNN 監督序列標註』筆記-第三章 神經網絡
『RNN 監督序列標註』筆記-第三章 神經網絡 多層感知機（Multilayer Perceptrons） 多層感知機的輸出僅僅取決於當前的輸入，因此 MLPs 更適用於模式分類而非序列標註任務。僅僅具有單隱含層的 MLPs 就具有了以任
2018-09-03 23:09:17
原创 Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton （6）
Overview of mini-batch gradient descent 錯誤面 Full Batch Learning 的收斂性問題 學習率問題 隨機梯度下降法 2類學習算法 基本批梯度下降法 各種批梯度下降法中的小技巧
2018-09-03 23:09:17
原创 概率圖模型（PGM）學習筆記（五）——模板模型
模板模型（Template Models）主要包括模板變量（TemplateVariables）和語言（Language）。 模板模型可以應用於無限大的貝葉斯網絡； 模板變量是被多次複用的變量： 如：地點(時間)、基因型（人物）、
2018-09-03 23:09:17
原创 Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton （1～2）
機器學習能良好解決的問題 識別模式識別異常預測 大腦工作模式 人類有個神經元，每個包含個權重，帶寬要遠好於工作站。 神經元的不同類型 Linear （線性）神經元 Binary threshold （二值）神經元 R
2018-09-03 23:09:17
原创 深度學習（Deep Learning），自然語言處理（NLP）及其表達（Representation）
深度學習（Deep Learning），自然語言處理（NLP）及其表達（Representation） 簡介 過去幾年中，深度神經網絡在模式識別領域佔據着統治地位。他們在諸多計算機視覺任務領域，將之前的最好算法徹底擊敗。語言識別也正朝着這
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原创 Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton （5）
爲什麼物體識別很困難 獲得視角不變性的方法 不變特徵方法The invariant feature approach 合理歸一化方法The judicious normalization approach 強制歸一化方法The b
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原创 Caffe——清晰高效的深度學習（Deep Learning）框架
Caffe（http://caffe.berkeleyvision.org/）是一個清晰而高效的深度學習框架，其作者是博士畢業於UC Berkeley的賈揚清（http://daggerfs.com/），他目前在Google工作。 Ca
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