DL QuickStart
来自Jack's Lab
（版本间的差异）
(→CS231n) |
(→CS231n) |
||
| 第42行： | 第42行： | ||
https://zhuanlan.zhihu.com/intelligentunit | https://zhuanlan.zhihu.com/intelligentunit | ||
| + | |||
| + | [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布] | ||
* [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441838 简介] | * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441838 简介] | ||
| 第54行： | 第56行： | ||
* [https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289 卷积神经网络笔记] | * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289 卷积神经网络笔记] | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
* [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434 最优化笔记（上）] | * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434 最优化笔记（上）] | ||
2016年9月8日 (四) 10:48的版本
目录 |
1 Overview
- Deep Belief Networks 深度信念网络
- Restricted Boltzmann Machine 受限波尔兹曼机
- Stacked Auto-encoders 堆栈式自动编码器
- Convolutional Neural Networks，CNN，卷积神经网络
- Recurrent Neural Networks, RNN，循环神经网络
https://www.zhihu.com/question/31785984/answer/55063559
CNN 目前是图像识别最有效也是使用最多的
自然语言处理、语音识别、手写体识别则多用 RNN
2 RNN
http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251
http://rayz0620.github.io/2015/05/14/rnn_note_1/
https://www.zhihu.com/question/34681168
3 Framework
推荐斯坦福的 CS231n 课程
在 Lecture 12 中，JJ 对于几个主流的库的应用情况，优缺点逐个做了详细的说明：
4 CS231n
https://zhuanlan.zhihu.com/intelligentunit
5 OpenAI
6 Furture
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源 (持续更新）https://zhuanlan.zhihu.com/p/20885568?refer=intelligentunit
获取人工智能AI前沿信息 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21263408?refer=intelligentunit
