机器之心深度研学社每周干货:2016年第45周

Synced 深度研学社 每周干货,每周为大家推荐机器学习的入门教程、技术分析、以及资源分享。不多不少,每天进步一点点~


【入门教程】Deep Learning in a Nutshell: Core Concept
by Tim Dettmers

简介:
Tim Dettmers是一名就读于瑞士University of Lugano的信息学研究生,其研究方向是深度学习。这篇文章以词汇表的形式介绍了深度学习中的主要概念,旨在阐明对重点概念的理解,而非侧重理论化的数学细节。以下是一份简短的梳理:
Core Concept: machine learning, feature engineering, feature learning, deep learning
Fundamental Concept: logistic regression, artificial neural network, unit, artificial neuron, activation function, layer
Convolutional Deep Learning: convolution, pooling/subsampling, CNN, inception

链接:
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-nutshell-core-concepts/

相关资料:


【技术分析】Attention and Augmented Recurrent Neural Network
by  Chris Olah, Shan Carter

简介:
Chris Olah和Shan Carter是Google Brain的研究员,认为augmented recurrent neural network将在扩展深度学习能力中发挥重要作用。这篇文章主要介绍attention和RNN的四个重要方向: neural Turing machines, attentional interface, adaptive computation time, 和neural programmers。 原文在介绍完每一方向后附有相关代码的链接。

原文链接:
http://distill.pub/2016/augmented-rnns/
译文链接:
http://dataunion.org/25734.html


【资源分享】Deep Learning Libraries by Language
by  Emmanuelle Rieuf

简介:
一系列根据编程语言分类的深度学习库,包含链接和简介。所包括的编程语言有:Python, C++, Java, Javascript, Lua, Julia, Lisp, Haskell, .NET, R。


原文链接:
http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/deep-learning-libraries-by-language
译文链接:
/article/1621

入门深度学习入门深度研学社开源库循环神经网络
返回顶部