?深度影音播放器，Deepin Media Player，是Linux Deepin團隊為廣大linux用戶量身開發的一款影音播放軟件。 支持多種視頻格式，支持多模式切換，具有播放預覽、在線字幕、

包括：免費電子書、課程、視頻、講義、論文、站點、框架等等

然后在common文件夾放入下載好的MNIST數據庫，見 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .注意MNIST文件名需要和代碼中的保持一致。 實驗代碼： cnnTrain.m: %%

住總線。 禁止該指令與之前和之后的讀和寫指令重排序。 把寫緩沖區中的所有數據刷新到內存中。 備注知識： 關于CPU的鎖有如下3種： 3.1 處理器自動保證基本內存操作的原子性 首先處理

1. CNN（深度卷積網絡）KAIYU XUE 2. 本PPT架構1、WHY 2、WHAT 3、HOW（模式圖） 4、HOW（公式推導） 3. 回顧 review 4. 回顧 review1、對sparse

，那么深度學習意味著專家整體性能的提高。 深度學習是一個本質上引人入勝的主題，非常令人憧憬。Michel Herszak在LinkedIn寫了一篇 博客 ，談到了其對于深度學習的理解。 深度學習簡述

?深度學習架構-LeNet Yann LeCun開發的LeNet所用的卷積神經網絡 基于LeNet的手寫數字分類系統在商業上取得極大成功，網絡上有LeNet5的在線演示，對于各種復雜的手寫數字都能夠準確識別。

?深度學習架構- AlexNet Geoffrey Hinton的ILSVRC2013競賽所用的卷積神經網絡 基于該網絡的圖像分類算法取得ImageNet ILSVRC2013的第一名，分類結果得到極

learning較全面的入門介紹 19 淺談Deep Learning的基本思想和方法 3 機器學習——深度學習(Deep Learning) 2 deep learning tutorials 3 一篇blog：deep

深度優先搜索算法所遵循的搜索策略是盡可能“深”地搜索一個圖。它的基本思想就是：首先訪問圖中某一起始頂點v，然后由v出發，訪問與v鄰接且未被 訪問的任一頂點w1，再訪問與w1鄰接且未被訪問的任一頂點w2

LiGux-ROM(Coopoui)基于CM源碼再次深度開發，增加更多人性化功能，提供更佳精致的界面。 目前支持320*480,480*800,540*960三個分辨率,提供15款以上的主流機型支持! 1.基于CyanogenMod

net/article/2015-07-13/2825190 現在深度學習在許多監督式機器學習的任務中扮演著領頭羊的角色。也可以這樣認為，在近幾十年中，深度學習已經產生了最實用的非監督式機器學習算法。興奮之 余，

深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易

Run應該有了大體的認知了。那么它的實現原理是什么呢？其實，在沒有看案例之前，我基本上可以猜測到Instant Run的思路，基于目前比較火的插件化框架，是比較容易理解Instant Run的。但Instant Run畢竟是Go

at Facebook”的特邀報告。在 Keith 的報告中，他首先對深度學習進行了一個簡單的介紹，然后詳細介紹了 FAIR 為加速深度學習，從硬件、軟件和優化等方面所做的一些努力。本文由黃立威、張天雷整理。

?深度學習架構-ENet 我們的團隊計劃結合近期公開的架構的所有特征，做出一個非常高效、低重的網絡，使用較少的參數和計算就能達到頂尖結果。該網絡架構被稱為 ENet，由 Adam Paszke 設計。

1、局部最優問題。 深度學習算法的目標函數，幾乎全都是非凸的。而目前尋找最優解的方法，都是基于梯度下降的。稍微有點背景知識的人都知道，梯度下降方法是解決不了非凸問題的。因此，如果找到最優解，將是深度學習領域，非常值得研究的課題。

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13 介 紹:這是瑞士人工智能實驗室Jurgen Schmidhuber寫的最新版本《神經網絡與深度學習綜述》本綜述的特點是以時間排序，從1940年開始講起，到60-80年代，80-90年代，一 直

深度影音播放器是 Linux Deepin 團隊為廣大 Linux 用戶量身開發的一款影音播放軟件。它是一款自由軟件以 MPlayer2 作為后端，遵循自由軟件基金會發布的 GNU 通用公共許可證第三版。