， 最近研究了機器學習中一些深度學習的相關知識，本文給出一些很有用的資料和心得。 Key Words：有監督學習與無監督學習，分類、回歸，密度估計、聚類，深度學習，Sparse DBN，

要理解深度優先搜索必須理解遞歸的本質，遞歸的核心思想在于在一個函數還沒有執行完成的時候就調用自身，這樣就會形成一個樹狀的結構，從而使其可以一直延伸下去，進而覆蓋所有可能的分支。直到某一層遞歸條件滿足，才開始收斂。

這篇文章介紹的是關于并行深度神經網絡的設計。在今年發布的兩個機器學習項目中， cxxnet 是最精彩的一個。因為它包含了我們團隊可以發揮到的機器學習和系統的各個方面的極致： 除了前沿的深度學習之外，它的兩個

引言 普通的深度學習監督算法主要是用來做分類，如圖1(1)所示，分類的目標是要識別出圖中所示是一只貓。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition

上周五在舊金山舉行的機器學習會議上，Google 軟件工程師 Quoc V. Le 講解了 Google 的“深度學習”系統是如何運作的。 “深度學習”需要用到大型計算機集群來吸收數據（如圖片）對其進行自動分類。Google 的

它。當一個改變很小時，它更容易理解改動的后果以及確保改動不會影響現有的功能。如果什么地方出錯了，你僅僅需要核查很少的一部分代碼。 如果你開始做更改并且意識到改得很糟糕，那么你恢復到上一次的 commit，不會損失太多的

?深度學習架構- ResNet 2015 年 12 月又出現了新的變革，這和 Inception V3 出現的時間一樣。ResNet 有著簡單的思路：供給兩個連續卷積層的輸出，并分流（bypassing）輸入進入下一層（參見論文：Deep

structure.Stack; /** * * @ClassName: DFS * @Description: 深度優先搜索（無向圖） * @author minjun * @date 2015年5月24日 上午4:02:24

TensorFlow 在訓練深度神經網絡方面效果也很好，那么你可能會考慮該如何取舍它的功能了 – 可是，為什么不選擇兩者兼得呢？那么，是否可以將兩者的優勢結合在一個模型中呢？ 在這篇文章中，我們將會介紹如何使用

萬美元投資，而他們打算用這筆錢來建立一個金融交易平臺。 這個交易平臺名為 Capitalico，與傳統的交易平臺不一樣的是，它使用了深度學習技術。Alpaca 在今年 7 月曾推出過 圖像識別 和標記平臺 Labellio，Capitalico

Hebel是一個用在Python中的神經網絡深度學習庫。使用 GPU 加速利用CUDA通過 PyCUD實現。它實現了幾類最重要的神經網絡模型，提供各種激活函數和訓練模型，包括momentum、Nesterov

1. Keras簡介 Keras是基于Theano的一個深度學習框架，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，是一個高度模塊化的神經網絡庫，支持GPU和CPU。使用文檔在這： http://keras

Theano 是一個python類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。 1. Keras 是一個簡潔、高度模塊化的神

Hinton 提出了深度學習。受益于大數據的出現和大規模計算能力的提升，深度學習已然成為最活躍的計算機研究領域之一。深度學習的多層非線性結構使其具備強大的特征表達能力和對復雜任務的建模能力。最近幾年，深度學習的發

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?深度剖析WinPcap之(三)——所涉及的Windows驅動基礎知識(1) 1.1　　　　　　　 Windows驅動的基礎知識 　　本節主要描述在WinPcap的NPF中經常使用一些編寫Window

深度音樂播放器是 Linux Deepin 團隊為廣大 Linux 用戶量身開發的一款音樂播放軟件。它是一款自由軟件，遵循自由軟件基金會發布的 GNU 通用公共許可證第三版。目前已經更新到2.0版本.

__NSX_PASTE__里出現的兩個連著的井號##在宏中是一個特殊符號，它表示將兩個參數連接起來這種運算。注意函數宏必須是有意義的運算，因此你 不能直接寫AB來連接兩個參數，而需要寫成例子中的A##B。宏中還

Python下的深度學習模塊，采用python風格接口，基于CUDArray提供對Nvidia GPU的支持。 Features Pythonic programming interface based

?深度學習架構-VGG 來自牛津大學的 VGG 網絡（參見：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）是第一個在各個卷積層使用更小的