chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

如何理解深度學習?深度學習的理論探索分析

mK5P_AItists ? 來源:未知 ? 作者:易水寒 ? 2018-10-03 12:41 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

普林斯頓大學計算機科學系教授Sanjeev Arora做了深度學習理論理解探索的報告,包括三個部分:

Why overparametrization and or overprovisioning?

Optimization in deep learning

Theory for Generative Models and Generative Adversarial Nets (GANs)

Sanjeev Arora:印度裔美國理論計算機科學家,他以研究概率可檢驗證明,尤其是PCP定理而聞名。研究興趣包括計算復(fù)雜度理論、計算隨機性、概率可檢驗證明等。他于2018年2月被推選為美國國家科學院院士,目前是普林斯頓大學計算機科學系教授。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 計算機
    +關(guān)注

    關(guān)注

    19

    文章

    7663

    瀏覽量

    90824
  • 人工智能
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1807

    文章

    49029

    瀏覽量

    249585
  • 深度學習
    +關(guān)注

    關(guān)注

    73

    文章

    5561

    瀏覽量

    122799

原文標題:【干貨51頁PPT】深度學習理論理解探索

文章出處:【微信號:AItists,微信公眾號:人工智能學家】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    微表情識別-深度學習探索情感

    來源:易百納技術(shù)社區(qū) 隨著人工智能技術(shù)的不斷進步,深度學習成為計算機視覺領(lǐng)域的重要技術(shù)。微表情識別作為人類情感分析的一種重要手段,受到了越來越多的關(guān)注。本文將介紹基于深度
    的頭像 發(fā)表于 08-14 17:27 ?2854次閱讀
    微表情識別-<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學習</b><b class='flag-5'>探索</b>情感

    Nanopi深度學習之路(1)深度學習框架分析

    就能實現(xiàn)!還請關(guān)注我后面的日記。實際上我也是剛剛有時間學習深度學習,我是個純初學者,但面對深度學習里的各種復(fù)雜
    發(fā)表于 06-04 22:32

    深度學習與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系

    理解,但是在其高冷的背后,卻有深遠的應(yīng)用場景和未來。深度學習是實現(xiàn)機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在于建立、模擬人腦進行分析
    發(fā)表于 07-04 16:07

    深度學習入門之基于python的理論與實現(xiàn)

    深度學習入門-基于python的理論與實現(xiàn)(2)
    發(fā)表于 06-19 11:22

    深度學習模型是如何創(chuàng)建的?

    具有深度學習模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來了巨大的好處。深度學習嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個行業(yè)的企業(yè)和組織。深度
    發(fā)表于 10-27 06:34

    什么是深度學習?使用FPGA進行深度學習的好處?

    什么是深度學習為了解釋深度學習,有必要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型。作為具體示例,讓我們考慮一個輸入圖像并識別圖像中對象類別的示例。這個例子對應(yīng)機器
    發(fā)表于 02-17 16:56

    深度學習和強化學習相結(jié)合的深度強化學習DRL

    深度強化學習DRL自提出以來, 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團隊基于深度強化學習DRL研發(fā)的AlphaG
    發(fā)表于 06-29 18:36 ?2.8w次閱讀

    深度學習入門:基于Python的理論與實現(xiàn)電子書

    深度學習入門:基于Python的理論與實現(xiàn)電子書
    發(fā)表于 03-10 09:42 ?32次下載
    <b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學習</b>入門:基于Python的<b class='flag-5'>理論</b>與實現(xiàn)電子書

    機器學習深度學習有什么區(qū)別?

    覺信息的理解可以被再現(xiàn)甚至超越。借助深度學習,作為機器學習的一部分,可以在應(yīng)用實例的基礎(chǔ)上學習和訓練復(fù)雜的關(guān)系。 機器
    的頭像 發(fā)表于 03-12 16:11 ?8595次閱讀
    機器<b class='flag-5'>學習</b>和<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學習</b>有什么區(qū)別?

    深度學習的主要概念介紹

    數(shù)學和理論細節(jié)。雖然數(shù)學術(shù)語有時是必要的,并且可以進一步理解,但這些文章盡可能使用類比和圖像來提供易于理解的信息,包括對深度學習領(lǐng)域的直觀概
    的頭像 發(fā)表于 04-28 16:59 ?4061次閱讀

    讀懂深度學習,走進“深度學習+”階段

    輸出結(jié)果,讓AI學會通過特征對數(shù)據(jù)進行判斷。深度學習之所以更加有效,是因為有海量的數(shù)據(jù)輸入、更多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和帶有權(quán)重的特征學習機制。這也意味著應(yīng)用深度
    的頭像 發(fā)表于 01-14 23:34 ?1192次閱讀
    讀懂<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學習</b>,走進“<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學習</b>+”階段

    什么是深度學習算法?深度學習算法的應(yīng)用

    什么是深度學習算法?深度學習算法的應(yīng)用 深度學習算法被認為是人工智能的核心,它是一種模仿人類大腦
    的頭像 發(fā)表于 08-17 16:03 ?2656次閱讀

    深度學習框架是什么?深度學習框架有哪些?

    深度學習框架是什么?深度學習框架有哪些?? 深度學習框架是一種軟件工具,它可以幫助開發(fā)者輕松快速
    的頭像 發(fā)表于 08-17 16:03 ?3480次閱讀

    深度學習框架的作用是什么

    的任務(wù),需要使用深度學習框架。 深度學習框架是對深度學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行構(gòu)建、調(diào)整和優(yōu)化的
    的頭像 發(fā)表于 08-17 16:10 ?2006次閱讀

    深度學習框架和深度學習算法教程

    深度學習框架和深度學習算法教程 深度學習是機器學習領(lǐng)
    的頭像 發(fā)表于 08-17 16:11 ?1473次閱讀