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不多说，直接上干货！ 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参 阅读全文
posted @ 2017-06-09 00:23
大数据和AI躺过的坑
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不多说，直接上干货！ 五、Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。 阅读全文
posted @ 2017-06-09 00:19
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不多说，直接上干货！ 前期博客 深度学习笔记之概述、背景和人脑视觉机理（一） 四、关于特征 特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？ 4.1、特征表示的粒度 学习算法在一个什么粒度上的特征 阅读全文
posted @ 2017-06-09 00:14
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不多说，直接上干货！ 一、概述 Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是 阅读全文
posted @ 2017-06-09 00:11
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不多说，直接上干货！ Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。 Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Spar 阅读全文
posted @ 2017-06-09 00:03
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