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深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent提出了一种全新的...

第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)

1.1 欢迎(Welcome)深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康关注。深度学习做的非常好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其它一些方面。如果你想要学习深度学习的...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习与自动驾驶

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初探【深度学习Deep Learning】

正文深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）的一个研究方向，他被提出使得机器学习更接近于最初的目标～～人工智能。谈到深度学习，必先首先要了解一个概念，就是神经元，神经元是由输...

全球名校AI课程库（5）| Stanford斯坦福 · 深度学习课程『Deep Learning』

全球名校AI课程库（1）| 吴恩达·深度学习专项课程『Deep Learning Specialization』

深度学习跟踪DLT (deep learning tracker)

原文链接1 粒子滤波（particle filtering）粒子滤波是对预测粒子进行评价，添加不同的权重，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；否则，就加的权重小一些。步骤：（1）初始状态：开始认为x(0)在全状态空间内平均分布。然后将所有采样输入状态转移方程，得到预测粒子。（2）预测阶段：粒子滤波...

学习笔记 | 深度学习相关研究与展望Ｒeview of deep learning

深度学习是新兴的机器学习研究领域，旨在研究如何从数据中自动地提取多层特征表示，其核心思想是通过数据驱动的方式，采用一系列的非线性变换，从原始数据中提取由低层到高层、由具体到抽象、由一般到特定语义的特征。1 深度学习相关应用领域1． 1 图像识别物体检测和图像分类是...

Deep Learning | 深度学习介绍与基本概念

深度学习(Deep Learning) 深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。深度学习什么时间段发展起来的？其概念由著名科学家Geoffrey Hinton等人在2006年...

第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)

吴恩达深度学习——第一本书神经网络和深度学习第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)1.1 欢迎(Welcome)第一个视频主要讲了什么是深度学习，深度学习能做些什么事情。以下是吴恩达老师的原话：深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度...

Searching with Deep Learning 深度学习的搜索应用

作者：Eike Dehling翻译：杨振涛本文由来自 Textkernel 的软件与数据工程师 Eike Dehling 于2018年10月23日发布与其Linkedin 的 pulse 上，已获得翻译授权。英文原文链接：https://www.linkedin.com/pulse/searchin...

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更新时间 2023-06-15 18:30:40

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