李巨集毅老師《1天搞懂深度學習》

阿新 • • 發佈：2018-11-22

Deep Learning
• 上學期的「機器學習」錄影
• DNN: https://www.youtube.com/watch?v=Dr-WRlEFefw
• Tips for DNN: https://www.youtube.com/watch?v=xki61j7z-30
• CNN: https://www.youtube.com/watch?v=FrKWiRv254g
• RNN (Part 1): https://www.youtube.com/watch?v=xCGidAeyS4M
• RNN (Part 2): https://www.youtube.com/watch?v=xCGidAeyS4M

• Why Deep: https://www.youtube.com/watch?v=XsC9byQkUH8
• Auto-encoder: https://www.youtube.com/watch?v=Tk5B4seA-AU
• Deep generative model (Part 1):
https://www.youtube.com/watch?v=YNUek8ioAJk
• Deep generative model (Part 2):
https://www.youtube.com/watch?v=8zomhgKrsmQ

深度學習導論 - 讀李巨集毅《1天搞懂深度學習》

先引用他人關於李巨集毅教授關於深度學習導論的PPT，應該非常容易入門。 ”《1天搞懂深度學習》，300多頁的ppt，臺灣李巨集毅教授寫的，非常棒。不誇張地說，是我看過最系統，也最通俗易懂的，關於深度學習的文章。“ 這是slideshare的連結：htt

李巨集毅老師《1天搞懂深度學習》

Deep Learning • 上學期的「機器學習」錄影 • DNN: https://www.youtube.com/watch?v=Dr-WRlEFefw • Tips for DNN: https://www.youtube.com/watch?v=xki61j7z-30 • CNN:

一天搞懂深度學習--李宏毅教程分享

最好的語音電機存在 aabb 工程學 bad 成功並不是原標題：【286頁幹貨】一天搞懂深度學習（臺灣資料科學年會課程）本文是2016 臺灣資料科學年會前導課程“一天搞懂深度學習”的全部講義PPT（共268頁），由臺灣大學電機工程學助理教授李宏毅

一天搞懂深度學習—學習筆記1

Introduce of deep learning 1.問題展示正常情況下，輸入為‘cat’輸出為一張貓的圖片；而我們研究的內容是輸入一張貓的圖片，輸出‘cat’。f(‘cat’) = a

六天搞懂“深度學習”之三：多層神經網路

為了克服單層神經網路只能解決線性可分問題的侷限性，神經網路進化為多層結構。然而，花費了將近30年的時間，才將隱藏層新增到單層神經網路中。很難理解為什麼花費了這麼長時間，其中的主要問題是學習規則。單層神經網路中的增量規則對於多層神經網路的訓練是無效的，這是因為訓練中在隱藏層產生的誤差並沒

六天搞懂“深度學習”之二：神經網路

注意對比左右兩個框圖，用神經網路代替模型，用學習規則代替機器學習。因此，神經網路是實現機器學習的一種重要模型，確定模型（神經網路）的過程稱為學習規則。大腦與神經網路的類比：大腦的神經元對應神經網路的節點，大腦的神經元連線對應神經網路的連線權值。三輸入的神經

六天搞懂“深度學習”之一：機器學習

一般來說，人工智慧、機器學習和深度學習是相互關聯的：“深度學習是一種機器學習，而機器學習是一種人工智慧。” 機器學習指的是人工智慧的特定領域，即，機器學習表示人工智慧的特定技術組成。機器學習是一種從“資料”中找出“模型”的技術。深度學習是機器學習的一種技術。深度學習近年來備受

六天搞懂“深度學習”之四：基於神經網路的分類

分類用於確定資料所歸屬的類別，而回歸是根據已知的資料進行推斷或估計某個未知量，比如根據年齡和教育水平進行收入預測分析。分類的典型應用是垃圾郵件過濾和字元識別。雖然神經網路適用於分類和迴歸，但卻很少用於迴歸。這不是因為它的效能不好，而是因為大多數迴歸問題可以用更簡單的模型來解決。（迴歸問

【筆記】一天搞懂深度學習

ML ≈ Looking for A function THREE STEPS FOR DL 1.define a set of function 2.goodness of function 3.pick the best func

六天搞懂“深度學習”之五：深度學習

簡單地說，深度學習就是一種採用深度神經網路的機器學習技術，深度神經網路就是一種包含2個或者2個以上隱藏層的多層神經網路。這裡再次簡單回顧一下“深度學習”的發展歷史： l 第一代神經網路——單層神經網路，在解決機器學習面臨的實際問題時，很快就暴露出它的基本侷限性，單層神經網路只

一天搞懂深度學習

深度學習的三個步驟 1.定義一組函式→即找到合適的神經網路（網路的引數θ：包括權重和偏移bias）神經網路的思想來源於對人腦生理上的研究。人類智慧最重要的部分是大腦，大腦雖然複雜，它的組成單元卻是相對簡單的，大腦皮層以及整個神經系統，是由神經元細胞組成的

“一天搞懂深度學習”筆記

“一天搞懂深度學習”筆記 1. A brief Introduction of Deep Learning 1.1 Introduction of Deep Learning Neuron ![在

【286頁乾貨】一天搞懂深度學習

作者：慢慢的燃燒來源：http://blog.csdn.net/u010164190/artic

讀《一天搞懂深度學習》ppt的筆記

讀《一天搞懂深度學習》ppt筆記 softmax 輸出層：一般情況下，輸出層可以輸出任何值：在輸出層前加Softmax Layer: 推薦的開發工具： tips 不要總是將原因歸到過擬合，下圖中，56層

李巨集毅老師機器學習課程筆記_ML Lecture 3-1: Gradient Descent

####引言：這個系列的筆記是臺大李巨集毅老師機器學習的課程筆記視訊連結（bilibili）：[李巨集毅機器學習(2017)](https://www.bilibili.com/video/av10590361?from=search&seid=4930602846193099298) 另外已經有

李巨集毅老師機器學習筆記day01

P1：introduction of machine learning 1：人工智慧，機器學習，深度學習的關係是什麼？人工智慧是目標，機器學習是手段，深度學習是機器學習其中一種方法。 2：生物行為來源有兩種：先天擁有，後天學習。 3：人工智慧中，由工程師先天設定好的行為被

一天搞懂機器學習PPT筆記-1

Introduction of Deep Learning some introductions Machine Learning is close to Looking for a Function The model is a set of fun

李巨集毅老師機器學習作業hw0

content=open("words.txt").read() array=content.split(" ") orderindex=0 for i in range(len(array)): if array.index(array[i])==i:

李巨集毅老師機器學習課程筆記_ML Lecture 2: Where does the error come from?

####引言：最近開始學習“機器學習”，早就聽說祖國寶島的李巨集毅老師的大名，一直沒有時間看他的系列課程。今天聽了一課，感覺非常棒，通俗易懂，而又能夠抓住重點，中間還能加上一些很有趣的例子加深學生的印象。視訊連結（bilibili）：[李巨集毅機器學習(2017)](https://www.bilibil

《一天學懂深度學習》PPT翻譯一

前言深度學習最近是真火，一開始聽說這個名字的時候感覺莫名其妙，難道是教程式設計師怎麼學習的？後來查閱了一些資料，原來是跟人工智慧有關的。其中李巨集毅的《一天學懂深度學習》挺適合初學者的。於是我花了一點時間翻譯了一下該套PPT的前50張，並加以自己的看法幫助小白去理解深度

李巨集毅老師《1天搞懂深度學習》

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