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深度学习权威学者联袂于《Nature》首度合著综述文章《Deep Learning...》

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简介：
该文由深度学习领域的顶尖专家联合在《自然》杂志上首次发表全面综述，深入探讨了深度学习技术的最新进展与未来方向。 深度学习综述——三位大牛的Nature文章。深度学习领域的三大领军人物Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在最新一期的《Nature》杂志上首次合作发表了题为《Deep Learning》的综述文章。

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  • 深度学习权威学者联袂于《Nature》首度合著综述文章《Deep Learning...》
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    该文由深度学习领域的顶尖专家联合在《自然》杂志上首次发表全面综述，深入探讨了深度学习技术的最新进展与未来方向。 深度学习综述——三位大牛的Nature文章。深度学习领域的三大领军人物Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在最新一期的《Nature》杂志上首次合作发表了题为《Deep Learning》的综述文章。
     
  • 深度学习综述（Deep Learning）- 高清电子版
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    本书《深度学习综述》提供了对深度学习领域的全面概述，涵盖从基础理论到最新技术的应用。以高清电子版形式呈现，便于读者深入理解并应用相关知识。 DeepLearning深度学习综述，业内三大牛的英文高清原版。
     
  • 深度学习模型综述（MATLAB | Deep Learning Designer）第三部分
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    本篇文章为《深度学习模型综述》系列的第三部分，重点介绍使用MATLAB中的Deep Learning Designer工具进行模型设计和实现的方法。 预训练模型包括ResNet_50（part3）、ResNet_101（part3）、shuffleNet（part3）以及VGG_16（part3）。所有模型变量存储在其对应的mat文件夹中，加载后模型变量皆为net。使用Matlab的最新版本可以支持更多的这些模型，在Matlab深度学习工具箱中的深度网络编辑器可以从工作区导入，并根据自己的需求进一步改进。关于每个模型的具体内容解释，请参考相关文档或资源。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
    优质
    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • 关于深度学习（Deep Learning）的3篇经典英文综述与2篇中文综述介绍
    优质
    本简介推荐了有关深度学习领域的五篇重要综述文章，包括三篇英文和两篇中文文献，旨在为研究者提供全面深入的学习资料。 深度学习（Deep Learning）被《麻省理工学院技术评论》杂志列为2013年十大突破性技术之首。自2006年以来，深度学习在学术界持续升温。然而目前系统性地介绍 深度学习 技术的资料相对较少。本资源包括由深度学习专家Yoshua Bengio撰写的三篇经典英文综述文章以及两篇我在万方和中国期刊网上找到的中文综述文献，供需要的人阅读和下载。
     
  • Halcon参考手册中文版第九章：Deep Learning(...), 深度学习
    优质
    《Halcon参考手册中文版第九章：深度学习》详尽介绍了基于深度学习的目标检测、图像分割及分类技术，提供丰富的实例与参数设置指导。 深度学习（DL）涵盖了多种机器学习技术。本章节内容丰富，已整理翻译并上传至主页资源供免费下载。这些方法包括为每个像素分配显示未知特征的可能性、检测图像中特定类别的对象及其位置，并将图像分类到一组预定义的类别之一。此外，还包括为图像中的每一个像素指定一个具体类别。
     
  • TF-Deep-Learning：基于TensorFlow的深度学习模型合集
    优质
    TF-Deep-Learning 是一个基于 TensorFlow 的开源项目，提供了一系列用于构建、训练及部署深度学习模型的工具和资源。该项目汇集了各种经典的神经网络架构，并支持快速实验与开发先进的机器学习应用。 该存储库包含我从Udacity的入门到TensorFlow深度学习课程的工作。 内容： 1. 摄氏到华氏转换器 目的：使用线性回归模型（根据输入预测单个值）进行机器学习的概念证明项目。 潜在扩展方向包括能够一次测试多个数字，而不是一个值；查找其他线性方程之间的关系以及更复杂的方程之间的关系。 2. 服装分类器 目的： 使用简单的神经网络从Fashion MNIST数据集中对10种类型的服装进行分类。该模型在测试集上的准确率为87.84%。 使用的数据集涉及了以下对比： - 线性回归与分类问题的区别； - 分类任务使用稀疏分类交叉熵损失函数和softmax激活函数，而回归任务则不使用特定的激活函数且通常采用均方误差作为损失度量。 3. 使用卷积神经网络（CNN）进行服装分类 目的：建立并训练一个卷积神经网络对服装图像进行识别。
     
  • 「深度学习.sparse性」首篇全面综述论文
    优质
    这篇开创性的论文为深度学习领域中sparse性问题提供了首个全面的综述，涵盖了理论基础、应用实例及未来研究方向。 深度学习日益增加的能源消耗和性能成本推动了社区通过选择性修剪网络组件来减小神经网络规模的做法。这与生物学上的稀疏连接现象相似：即使经过修剪后的稀疏网络无法超越原有的密集型网络，也能达到同样的推广效果。