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机器之心深度研学社每周干货:2016年第46周

【入门教程】

Deep Learning in a Nutshell: History and Training
   by Tim Dettmers

内容简介:
   这是 「Deep Learning in a Nutshell」 系列文章的第二篇。作者首先回顾不同的神经网络发展的历史,随后详细介绍如何训练深度学习架构,并解释了梯度下降、反向传播、优化等算法的几种实现与应用方法。文章中运用了大量的类比,使得比较晦涩的数学概念变得更加容易理解,但作者仍然使用了一些数学公式,需要学习者有一定的数学基础。因此,作者同时也分享了其它学习资料。

文章链接:https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-nutshell-history-training/

相关资料:(Optional)

【技术分析】

如何在不平衡类上使用机器学习?

by Tom Fawcett

简介:

机器之心在今年 8 月编译过这篇文章。作者给出了许多在不平衡类上使用机器学习的建议,从底层的算法提升,一直到数据库的调整,并使用大量图表进行解释。同时,作者还在文末分享了很多拓展阅读资源。

【资源分享】

DeepMind语音生成模型WaveNet的TensorFlow实现

简介:

这是用于音频生成的 WaveNet 生成式神经网络架构的一种 TensorFlow 实现。WaveNet 神经网络架构可以直接生成原始音频波形,能够在文本转语音和常规的音频生成上得到出色的结果。

Github 项目地址:https://github.com/ibab/tensorflow-wavenet

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