DL QuickStart
来自Jack's Lab
(版本间的差异)
(→CS231n) |
(→Overview) |
||
第9行: | 第9行: | ||
* Recurrent Neural Networks, RNN,循环神经网络 | * Recurrent Neural Networks, RNN,循环神经网络 | ||
− | |||
第15行: | 第14行: | ||
自然语言处理、语音识别、手写体识别则多用 RNN | 自然语言处理、语音识别、手写体识别则多用 RNN | ||
+ | |||
+ | |||
+ | https://www.zhihu.com/question/31785984/answer/55063559 | ||
<br><br> | <br><br> |
2016年9月8日 (四) 11:52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
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
https://www.zhihu.com/question/31785984/answer/55063559
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
知乎智能单元: 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