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Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(一)(转)

目录: 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级(浅层)特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征? 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七、Deep learning与Neural Network 八、Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 9.2、Sparse Coding稀疏编码 9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 9.4、Deep BeliefNetworks深信度网络 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 十、总结与展望 十一、参考文献和Deep Learning学习资源 一、概述 Artificial Intelligence,也就是人工...

DeepMind提出训练网络新方法,快速找到最佳超参数和模型

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 从围棋到雅达利游戏、再到图像识别和语言翻译,神经网络在各领域已经崭露头角。 一直被大家忽视的是,在特定领域应用神经网络是在研究开始时就确定好的,比如用哪种类型的神经网络、用怎样的方法和数据训练它。最近DeepMind的一项研究表明,这些超参数可以通过经验、随机搜索或计算密集的搜索过程来选择。 在这篇名为《Population Based Training of Neural Networks》的论文中,研究人员提出一种训练神经网络的新方法,能让实验者快速选择最佳的超参数和模型完成任务。这种PBT(Population Based Training)法能够同时训练和优化一系列网络,快速找到最优设置。 更重要的是,PBT法不会增加计算开销。它可以像常规技术一样快速完成,并且容易集成到现有的机器学习pi

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