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AI实战圣经《Machine Learning Yearning》第1-52章中英文版pdf分享

《MachineLearningYearning》是机器学习泰斗AndrewNG花了近2年时间,根据自己多年实践经验整理出来的一本机器学习、深度学习实践经验宝典。本书的重点不在于教授传统的机器学习算法理论基础,而在于教你如何在实践中使机器学习算法的实战经验。如果你渴望成为AI的技术领导者,并想要学习如何为团队设定一个方向,本书将有所帮助。 本书官方网址:http://www.ml...

2018-09-09 17:36:44

麻省理工学院-2018年最新深度学习算法及其应用入门课程资源分享

    新年第一天,小编首先给大家拜年了,祝大家新年岁岁平安,天天开心;路路通畅,步步高升;年年有余,滚滚财源;家家幸福,事事如意!然后,给想要利用假期充电的朋友送上一套麻省理工学院-2018年-最新的深度学习课程。 课程描述:    这是一门讲解深度学习方法入门课程,深度学习主要应用于机器翻译,图像识别,游戏,图像生成等等。课程同时设置了两个非常有趣的实战项目:    (1...

2018-08-11 22:31:03

一文告诉你Adam、AdamW、Amsgrad区别和联系,助你实现Super-convergence的终极目标

   序言:Adam自2014年出现之后,一直是受人追捧的参数训练神器,但最近越来越多的文章指出:Adam存在很多问题,效果甚至没有简单的SGD+Momentum好。因此,出现了很多改进的版本,比如AdamW,以及最近的ICLR-2018年最佳论文提出的Adam改进版Amsgrad。那么,Adam究竟是否有效?改进版AdamW、Amsgrad与Adam之间存在什么联系与区别?改进版是否真的比A...

2018-08-11 22:27:56

基于深度学习的文本分类6大算法-原理、结构、论文、源码打包分享

    导读:文本分类是NLP领域一项基础工作,在工业界拥有大量且丰富的应用场景。传统的文本分类需要依赖很多词法、句法相关的human-extractedfeature,自2012年深度学习技术快速发展之后,尤其是循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN在NLP领域逐渐获得广泛应用,使得传统的文本分类任务变得更加容易,准确率也不断提升,本文主要内容整理自网络,汇集了2014年以来,DL在文本分类领...

2018-08-11 22:23:49

每周论文分享-0723

分享一些最近阅读的一些最新论文,整理论文的主要内容,方便大家索引,快速找到自己需要内容。 1、Marian:Cost-effectiveHigh-QualityNeuralMachineTranslationinC++ 概述:将teacher-student训练,low-precision矩阵相乘,auto-tuning等其他技术用于优化Transformer在GPU...

2018-08-11 22:22:24

历史最全-16个推荐系统开放公共数据集整理分享

   (本文由深度学习与NLP编译)    本文主要整理了一些与推荐系统相关的高质量的数据集。整理自StackOverflow、一些文章、推荐站点和学术实验。其中,大多数数据集都是免费、开放的,但有些不是,需要获得许可或引用作者的工作才能使用。此外,其中也包含一些预处理数据,可用于学术实验。链接和数据集描述。 Book·1.BookCrossing    Book...

2018-08-11 22:21:51

深度学习实战-从源码解密AlphGo Zero背后基本原理

(本文由深度学习与NLP编译)    DeepMind在强化学习领域具有非常重要的作用,其创造了举世震惊的AI智能AlphaGo,以及后来的AlphaGo Zero。这是第一个在19x19棋盘上打败人类职业围棋手的计算机程序。还击败了围棋世界冠军李世石、柯洁(当时世界排名第一的玩家)和许多其他排名靠前的玩家。围棋比赛是一个复杂且困难的比赛,因为它在每一步都具有非常大的分支因素,这使得经...

2018-08-11 22:19:40

每周论文推荐-0803

多读论文可以丰富我们的知识、拓展我们的视野,让我们领略其他智者的思想,让我们的思路也变得开阔起来。在此,鼓励大家多多阅读论文,挑些自己感兴趣的论文,仔细体会作者的思想,最好动手多多推研一下公式,相信你一定能收获不少灵感。奉上本周份的10篇笔者认为不错的论文,希望诸位朋友也能从中有所收获。 1、Anintriguingfailingofconvolutionalneural...

2018-08-11 21:40:41

OpenAI-2018年强化学习领域7大最新研究方向全盘点

OpenAI一直是业界进行强化学习研究与应用的前沿阵地,2018年伊始,今天就给大家盘点一下新的AI纪元之年,OpenAI火力全开,重点研究的七个问题。⭐⭐⭐ 分布式深度强化学习中参数平均问题(ParameterAveraging)在RL算法中探索参数平均方案对样本复杂度和通信开销带来的影响。虽然最简单的解决方案是在每次更新时,直接平均来自每个Worker的梯度,但也可以让每个Worker独立更...

2018-02-16 22:29:40

最前沿的深度学习论文、架构及资源分享

深度卷积神经网络在图像、语音及NLP领域取得了巨大的成功,从学习和分享的角度出发,本篇文章整理了自2013年以来关于CNN相关的最新的资源,包括重要的论文、书籍、视频教程、Tutorial、理论、模型库和开发库。文末附链接版资源地址。重要的论文:1.Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition(VGG-ne...

2018-02-16 22:28:22

麻省理工学院-2018年最新深度学习算法及其应用入门课程资源分享

课程描述:这是一门讲解深度学习方法入门课程,深度学习主要应用于机器翻译,图像识别,游戏,图像生成等等。课程同时设置了两个非常有趣的实战项目:(1)基于RNN生成音乐(2)基于X光的基本检测,GitHub地址:https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs文末附课程所有视频教程、PPT及配套代码。课程安排:Session1Part1深度学习详...

2018-02-16 22:26:40

纯干货18 - 2016-2017深度学习-最新-必读-经典论文

收集主要整理了2016-2017年深度学习NLP、图像及语音等领域应用最前沿、最经典的论文。目录:1代码方面1.1代码生成1.2恶意软件检测/安全2NLP领域2.1摘要生成2.2Taskbots2.3分类2.4问答系统2.5情感分析2.6机器翻译2.7聊天机器人2.8推理

2017-12-23 18:47:46

指数和对数的公式总结

文章转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_638f5b130100gofv.html 指数和对数在近来开始出现,有的是以不等式形式来考,有的是以其中的一些公式变形来考察,由于这点知识大家掌握的不是很好,加之这块涉及到一些公式成立的前提条件,所以大家容易漏掉一些范围,而选错答案,现在我将所涉及的公式全部都给大家,希望大家可以熟练记住:

2017-11-27 16:43:55

纯干货-17 分布式深度学习原理、算法详细介绍

介绍无监督的特征学习和深度学习已经证明,通过海量的数据来训练大型的模型可以大大提高模型的性能。但是,考虑需要训练的深度网络模型有数百万甚至数十亿个参数需要训练,这其实是一个非常复杂的问题。我们可以很快完成复杂模型的训练,而不用等待几天甚至几个星期的时间呢?Dean等人提出了一个可行的训练方式,使我们能够在多台物理机器上训练和serving一个模型。作者提出了两种新的方法来完成这个任务,即模

2017-11-24 22:32:00

C语言知识整理(3):内存管理(详细版)

转载自:https://www.cnblogs.com/yif1991/p/5049638.html在计算机系统,特别是嵌入式系统中,内存资源是非常有限的。尤其对于移动端开发者来说,硬件资源的限制使得其在程序设计中首要考虑的问题就是如何有效地管理内存资源。本文是作者在学习C语言内存管理的过程中做的一个总结,如有不妥之处,望读者不吝指正。一、几个基本概念  在C语言中,关于内

2017-11-12 18:16:37

斯坦福大学-2017年-秋-最新深度学习基本理论课程分享

文末附课程已经Release出来的视频课程及PPT获取地址。深度学习最近的壮观成就纯粹是经验性的。不过,知识分子总是试图从理论上解释深度学习取得这些重要成就的原因。在本课程中,我们将回顾Bruna和Mallat,Mhaskar和Poggio,Papyan和Elad,Bolcskei和他的合着者,Baraniuk和他的合着者等人的最近的所做的工作,尝试建立一套理论框架,以解释深度学习

2017-11-11 23:03:30

深度学习中如何选择一款合适的GPU卡的一些经验和建议分享

深度学习是一个计算需求强烈的领域,GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下,等待一个实验完成往往需要很长时间,可能是运行一天,几天,几个月或更长的时间。因此,选择一个好的,合适的GPU,研究人员可以快速开始迭代深度学习网络,几个月的实验可以在几天之内跑完,几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此,在购买GPU时,正确的选择至关重要。那么应该如何选择适合的GPU呢?今天

2017-11-05 12:21:34

Python 字符串操作方法大全

python字符串操作实方法大合集,包括了几乎所有常用的python字符串操作,如字符串的替换、删除、截取、复制、连接、比较、查找、分割等,需要的朋友可以参考下1、去空格及特殊符号复制代码代码如下:s.strip().lstrip().rstrip(',')2、复制字符串复制代码代码如下:#strcpy(sStr1,sStr2)sSt

2017-11-02 16:57:37

国立台湾大学-李宏毅-2017年(秋)最新深度学习与机器学习应用及其深入和结构化研究课程分享

课程持续更新中,文末附分享目前已经release出来的视频和ppt下载链接。课程描述:讲解深度学习的基本理论,介绍深度学习各种实际应用。期望和目标:希望学习本门课程的学生学会:(1)、深度学习工作原理。(2)、深度学习常用架构工作原理。(3)、深度学习工具包的使用,如何设计搭建模型。(4)、如何使用深度学习技术

2017-10-30 09:20:43

使用 CUBLAS 库给矩阵运算提速

前言  编写CUDA程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时。那么有没有一些现成的CUDA库来调用呢?  答案是有的,如CUBLAS就是CUDA专门用来解决线性代数运算的库。  本文将大致介绍如何使用CUBLAS库,同时演示一个使用CUBLAS库进行矩阵乘法的例子。CUBLAS内容  CUBLAS是CUDA专门用来解决线

2017-10-18 21:23:17
奖章
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