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Comments from Xinwei: 本文是从deeplearning网站上翻译的另一篇综述,主要简述了一些论文、算法已经工具箱。

 

深度学习是ML研究中的一个新的领域,它被引入到ML中使ML更接近于其原始的目标:AI。查看a brief introduction to Machine Learning for AIan introduction to Deep Learning algorithms.

 

深度学习是关于学习多个表示和抽象层次,这些层次帮助解释数据,例如图像,声音和文本。对于更多的关于深度学习算法的知识,查看:

这篇综述主要是介绍一些最重要的深度学习算法,并将演示如何用Theano来运行它们。Theano是一个python库,使得写深度学习模型更加容易,同时也给出了一些关于在GPU上训练它们的选项。

 

这个算法的综述有一些先决条件。你应该首先知道一个关于python的知识,并熟悉numpy。由于这个综述是关于如何使用Theano,你应该首先阅读Theano basic tutorial。一旦你完成这些,阅读我们的Getting Started章节---它将介绍概念定义,数据集,和利用随机梯度下降来优化模型的方法。

 

纯有监督学习算法可以按照以下顺序阅读:

  1. Logistic Regression - using Theano for something simple
  2. Multilayer perceptron - introduction to layers
  3. Deep Convolutional Network - a simplified version of LeNet5

无监督和半监督学习算法可以用任意顺序阅读(auto-encoders可以被独立于RBM/DBM地阅读):

关于mcRBM模型,我们有一篇新的关于从能量模型中抽样的综述:

  • HMC Sampling - hybrid (aka Hamiltonian) Monte-Carlo sampling with scan()

 

 

 

本文翻译自http://deeplearning.net/tutorial/

posted on 2011-10-08 11:03 Bati 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏