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深度學習

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Deep Learning with Python. 入門 AI 從「深度學習」開始,五本必讀的深度學習聖經書籍. 【我們為什麼挑選這篇文章】本文作者 Daniel Jeffries 針對五本兼具理論與實務的書籍,推薦給不同需求、不同經驗的深度學習者,以期大家在買書前作為參考,依序閱讀。

入門 AI 從「深度學習」開始,五本必讀的深度學習聖經書籍

(責任編輯:楊侑陵) (以下以 Daniel Jeffries 第一人稱撰寫) 淺談Facebook最新CNN神經翻譯機:Convolutional Sequence to Sequence Learning. 今天小編要介紹的是來自FAIR團隊這幾天出的基於純CNN架構翻譯機:Convolutional Sequence to Sequence Learning.

淺談Facebook最新CNN神經翻譯機:Convolutional Sequence to Sequence Learning

其結果跟Google最新的方法比較後重點結果如下: 英翻法產生翻譯(WMT English->French)速度的表現: 在GPU產生翻譯的速度上,FAIR用K40(比較爛的GPU)是Google用K80(比較好的GPU)的9.3倍。 在CPU產生翻譯速度上,FAIR(48 cores)就已經是Google(88 cores)的17(per cpu core basis)倍,且還是Google自家用TPU的2.7倍。 綜合翻譯的表現: WMT 2014 English-French:進步1.5BLEUWMT 2014 English-German:進步0.5BLEUWMT 2016 English-Romanian:進步1.8BLEU. Dosudo 讀書肚矽谷工程師讀書會 Deep learning study group – Dosudo 讀書肚. [系列活動] 手把手的深度學習實務. Machine Learning - Stanford University. [學習筆記] 統計學:假設檢定 Hypothesis Testing @ Murphy的書房.

以統計方法進行決策的過程中,會提出兩個假設: H0: null hypothesis (虛無假設)。

[學習筆記] 統計學:假設檢定 Hypothesis Testing @ Murphy的書房

H1: alternative or research hypothesis(對立假設、研究假設)。 把想要檢定的假設定為 H1,H0 則為其相反之假設。 首先,假設 null hypothesis 為真。 據此進行推論。 可能的結論: (i) 有足夠的統計證據可推論 alternative hypohesis 為真 (rejecting the null hypothesis in favor of the alternative)。 假設檢定可能犯的錯誤: Type I error (第一型錯誤): reject a true null hypothesis. 從範例較容易瞭解假設檢定的概念,舉例如下,便利商店經理根據財務分析,認為若顧客平均每次消費金額高於$170,發行NFC卡將可以獲利。 假設每次消費金額是常態分佈,標準差為$65。 現以400人進行取樣,發現樣本算術平均數(sample mean)為$178。 便利商店經理是否能夠推論發行NFC卡可以獲利? 我們想要檢定的假設是 H1: μ>170 因此,null hypothesis為 H0: μ<=170 但若我們設定 H0: μ=170,也可以達到和上式相同的結論,而這樣的設定的好處是我們可以直接以母群體算術平均數為μ來進行計算,因此實際上我們設定的null hypothesis會只取等式的部份,以此例為 H0: μ=170 主要有2種方式可以進行假設檢定: 1. rejection region method2. p-value approach Rejection Region. Welcome to Machine Learning! - Stanford University. 想成為年薪 300 萬台幣的資料科學大師?一整年的武功秘籍自學清單都在這了! 本文由微信公眾號「大數據文摘」授權轉載,選文:孫強,翻譯:趙娟、王珏。

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大數據文摘微信 ID:BigDataDigest。 ,以下為作者 MANISH SARASWAT 第一人稱描述。 新年並非僅僅是更換日曆或是清晨起床後揉開雙眼。 新年是充滿喜悅的一個嶄新開始。 它給我們一個完美的理由養成一個新習慣,它意味著新「希望」的到來。 如果你正在閱讀這篇文章,我確信資料科學會讓你興奮! 註:這些通用的學習計畫是為有抱負的 / 有經驗的資料科學家準備的。 我已經將這些學習計畫根據資料科學家的三個水準階段進行了分類。 初級水準 誰是初學者? 1. 廣告. 3 分鐘搞懂深度學習到底在深什麼 - PanX 泛科技. 深度學習其實跟 VR 很像,他們都不是全新的概念,卻在這幾年因為硬體進步而死灰復燃。

3 分鐘搞懂深度學習到底在深什麼 - PanX 泛科技

深度學習是機器學習的一種方式,也可以說是目前人工智慧的主流,今年擊敗世界棋王的 Google AlphaGo,2011 年奪得益智問答比賽大獎的 IBM Watson 都是最佳代言。 淺談Deep Learning原理及應用. 作者:周秉誼 / 趨勢科技 技術經理.

淺談Deep Learning原理及應用

Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial. Overview A Convolutional Neural Network (CNN) is comprised of one or more convolutional layers (often with a subsampling step) and then followed by one or more fully connected layers as in a standard multilayer neural network.

Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial

The architecture of a CNN is designed to take advantage of the 2D structure of an input image (or other 2D input such as a speech signal). This is achieved with local connections and tied weights followed by some form of pooling which results in translation invariant features. Another benefit of CNNs is that they are easier to train and have many fewer parameters than fully connected networks with the same number of hidden units. In this article we will discuss the architecture of a CNN and the back propagation algorithm to compute the gradient with respect to the parameters of the model in order to use gradient based optimization.

Architecture A CNN consists of a number of convolutional and subsampling layers optionally followed by fully connected layers. Keras Documentation. 一文讀懂卷積神經網絡CNN - 壹讀. Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial. Consider a supervised learning problem where we have access to labeled training examples .

Unsupervised Feature Learning and Deep Learning Tutorial

Neural networks give a way of defining a complex, non-linear form of hypotheses , with parameters that we can fit to our data. To describe neural networks, we will begin by describing the simplest possible neural network, one which comprises a single “neuron.” We will use the following diagram to denote a single neuron: This “neuron” is a computational unit that takes as input (and a +1 intercept term), and outputs , where is called the activation function. In these notes, we will choose to be the sigmoid function: Thus, our single neuron corresponds exactly to the input-output mapping defined by logistic regression. Although these notes will use the sigmoid function, it is worth noting that another common choice for is the hyperbolic tangent, or tanh, function: Here are plots of the sigmoid, and rectified linear functions: Neural Network model We call this step forward propagation.