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李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程

目前,深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程,其中包括它们在自然语言处理(NLP),计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络,卷积神经网络,循环网络和其变体,训练深度网络的困难,无监督表示学习,深度信念网络,深玻尔兹曼机器,深度Q学习,价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达:深度学习专项 这系列课程侧重于讲解深度学习的基础和在不同领域的运用方式,如医疗健康,自动驾驶,手语阅读,音乐生成和自然语言处理等。课程共包含五个子课程,有视频讲座。同时,课程用户将获得使用TensorFlow解决实际问题的实践经验。 链接:https://www.coursera.org/specializations/deep-learning CMU: 深度学习 该课程由苹果人工智能研究所主任Ruslan Salakhutdinov主导。课程首先讲解了一些例如前馈神经网络、反向传播、卷积模型等的基本知识。然后介绍深度学习中的要点,包括有向图和无向图模型,独立成分分析(ICA),...

一文了解深度学习在NLP中的最佳实践经验和技巧

在NLP社区中曾流行着这样一个玩笑,说是一个带注意力机制的LSTM模型在任何的NLP任务上的表现都是最好的。虽然这在过去的两年中确实如此,但这个模型已经成为了现在标准的baseline,随着NLP社区的逐步发展,大家开始转向使用其他更加有趣的模型。 不过,本文作者不想独自花费2年的时间去发掘下一个带注意力机制的LSTM模型,也不想去推翻现有效果好的一些技巧或方法。虽然许多现有的深度学习库已经考虑了神经网络实践方面的最佳实践经验,例如模型的初始化方面,但仍有许多其他细节,特别是面向具体领域的任务时,使用者还是需要考虑很多特定因素。 这篇文章并没有谈及目前最先进的技术,而是汇集了各种与特定任务相关的最佳实践经验和方法。换句话说,这篇文章不会去描述具体的模型架构,而是去谈在实际中应用这些模型的小技巧和方法。这些实践方法和经验对于提升模型的性能往往非常有效,甚至能够使模型的效果达到最佳,通过与baseline对比能够从直观上更好地理解它们有效的原因。 假设你已经熟悉了如何将神经网络技术应用于NLP领域 ,并对通用的或特定领域的NLP任务感兴趣,想要快速掌握有关的最佳实践经验,从而尽快地产出有意...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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