cn/2015/12/24/rwgfg/ 尽管深度学习能完成很多事情，但它到底是如何工作的，我们并不清楚。剑桥大学机器学习博士Yarin Gal提出，将研究自然科学的方法论用到深度学习中，或许可以解决这个问题。来看看他的心得吧！

1. 1深度学习在自然语言处理的应用张俊林 畅捷通股份有限公司 2014.10.3 2. 2大纲深度学习简介 基础问题：语言表示问题 Word Embedding 不同粒度语言单元的表示 字符/单字/单词/短语/句子/文档

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本文详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet，并演示了CIFAR-10在caffe上进行训练与学习。

运行适配到分布式环境。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法，这本身有它 自己的挑战。 下面我们就将一起探讨如何将深度学习（最前沿的机器学习框架）部署到Hadoop的集群中。还将提供如何对算法进

C++实现的卷积神经网络训练库，正在集成、完善Q-learning模块和Python调用接口。

编者：本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的 深度学习Meetup 中的主题演讲，介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。关注携程技术中心微信公号ctriptech，可获知更多技术分享信息。

分析。在图像编码指纹研究中，JPEG压缩以及多重JPEG压缩检测是主要关注的问题。在图像编辑指纹特性研究中，基于信号处理和基于物理/几何的技术被提出。利用信号处理技术进行复制粘贴检测、重采样检测、对比

深度学习具有极高的计算需求， 要对深度学习应用进行开发并商业化，就需要找到合适的硬件配置。目前，在开发用于深度学习应用的高效硬件平台这一领域，竞争十分激烈。本文将介绍具体的硬件要求，并讨论未来对深度学习硬件的展望。

GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目（按 stars 排名）。 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow

embeddings介绍 之前建立的情感分类的模型都是Bag of words方法， 仅仅统计词出现的次数 这种方法破坏了句子的结构。这样的结构，我们也可以使用如下的向量（one hot 编码）表示句子「The

典的图像处理方法来处理的。而现代深度学习技术有可能提供更可靠、更自动化的解决方案。 2016年由Kaggle赞助的 左心室分割挑战赛 中的三名获奖者都采用了深度学习解决方案。然而，分割右心室（RV）则更具挑战性，因为：

com/p/533832.html 编者注：深度学习火了，从任何意义上，大家谈论它的热衷程度，都超乎想象。但是，似乎很少有人提出不同的声音，说深度学习的火热，有可能是过度的繁荣，乃至不理性的盲从。而这次，有不同的想法出现了。

随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得的成果越来越显著，对深度学习的讨论越来越多。作为当下最热门的话题，从 2015 年至今，短短三年时间，谷歌、Facebook、微软等国外巨头，百度、小米

1. TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief

深度学习是一门经验科学，许多基础设施的质量也在倍增。幸运的是，现在的开源生态系统可以使任何人建立不错的深度学习基础设施。 在这篇文章中，我们将讲述深度学习研究通常如何进行，介绍可选的对应基础设施以

在机器学习领域中今天最流行的词汇是 —— 深度学习。这是由 Geoff Hinton 提出的一项技术，Geoff 之前在微软研究院工作，现在在 Google。而其他计算机科学研究人员如 Yann LeCun

本文是百度文章《基于深度学习的图像识别进展：百度的若干实践》的摘要，其中个人观点仅供参考。 1        深度学习三大优势 在百度的实践中，我们认识到深度学习主要在以下三个方面具有巨大优势：

过去几周，我们一直在采用深度学习算法为未来几周即将推出的一个新VentureRadar功能而努力。这激起了我寻找更多开发和应用深度学习的创业公司的兴趣，所以我决定在VentureRadar的数据库中选

Caffe（ http://caffe.berkeleyvision.org/ ）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清（ http://daggerfs.com/

csdn.net/songrotek/article/details/50572935 1 学习资料 增强学习课程 David Silver （有视频和ppt）: http://www0.cs.ucl