标签:: Deep Learning

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Monte Carlo Methods

Sampling and Monte Carlo MethodsWhy Sampling蒙特卡洛方法主要是为了计算出积分或者某些目标的近似值,通过随机采样的方式,这种在可求导的情况下可以提高计算速度。比如说用minibatch的方式来估计training loss。除此之外,有些时候还需要我们去估计intractable的值。 Basics of Monte Carlo Sampling$$s =

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LSTM

参考资料DeepLearning Bengio Chapter 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets从multi-layer networks到recurrent network需要用到早期在机器学习中发现的想法:共享参数。共享参数使得网络可以运用到多种形式的数据上,并且在它们之间产生泛化。卷积网络也是一个共享参数的网络,只是它的共享

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Tensorflow 基本教程

Tensorflow 是什么Tensorflow是Google开源的一个深度学习库,可以建立计算的图模型和利用tensor结构在途中流动,这大概也是叫做tensorflow的主要原因。 Deep MNIST for Experts1tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=N

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Deep Learning 参考资料

推荐的一个关于深度学习的参考资料声明这个文章的内容转载自a link Deep Learning Papers Reading Roadmap If you are a newcomer to the Deep Learning area, the first question you may have is “Which paper should I start reading from?”

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NAACL-2013-Socher-Manning-DeepLearning

Introduction本来是在看一些关于NLP的一本老教材,但是鉴于现在组里RNN、CNN满天飞,忍不住先来窥探一下Deep Learning在NLP一些传统问题上有什么魔法。 The neural word embedding approach的优势相比于LSA方法,neural word embeddings 可以变得更有意义,通过对一个或多个任务增加监督。 无监督的词向量学习主要思想:一个