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深度学习架构-VGG 来自牛津大学的 VGG 网络（参见：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）是第一个在各个卷积层使用更小的

近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本

人工智能无疑是计算机世界的前沿领域，而深度学习无疑又是人工智能的研究热点，那么现在都有哪些开源的深度学习工具，他们各自的优缺点又是什么呢？最近 zer0n 和 bamos 在GitHub上发表了一篇文章，对

随着深度学习研究热潮的持续发酵，各种开源深度学习框架层出不穷，其中包括：Caffe、CNTK、MXNet、Neon、TensorFlow、Theano 和 Torch (著名开源深度学习框架 Keras

Deep Models for Text and Sequence Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。

重复计算单元反复训练800次，提高其准确度 为了快速查看训练效果，每轮训练只给10000个训练数据(subset)，恩，每次都是相同的训练数据 将计算单元graph传给session 初始化参数 传给session优化器

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Hudson 是在2004年的夏天由 Sun 公司开发的（就是开发Java的那家），2005年2月开源并发布了第一个版本。 Hudson 发布的时候 CruiseControl 是CI界的老大哥，但是很快，在大约2007年的时候 Hudson 已经超越CruiseControl。2008年5月的 JavaOne 大会上，Hudson 获得了开发解决方案类的Duke's Choice奖项。从此，小弟翻身做大哥，Hudson 成为CI的代名词。

是采用瀑布模型还是敏捷方法？网站Scrumology的站长David J Blant认为答案应该取决于对所要解决的问题和方案的了解程度。 David在他的文章中提出了以下几个观点：

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最近掀起的深度学习浪潮，只能表明机器学习界浪费了很多年没去探索它，尤其 1996-2006 这十年。（吐槽深度学习大热） 学习好的表示(representations)是深度学习的核心目的，而非像

据VB的消息来源称，Snapchat尤其对 深度学习 算法感兴趣。而图片是算法首选的分析对象，然后最终也会应用到视频上面，不过因为整个视频流的分析难度较大，估计视频的分析也是先以逐帧分析为主。 深度学习一度是Google、

Nervana System 是少数专注机器学习这种人工智能技术的创业公司该公司，近日宣布将其深度学习软件在Apache开源许可协议下开源（ github ），任何人都可以免费下载使用。 根据Facebook一位研究者的

深度学习是当前最热门的人工智能领域。传统计算机尽管速度很快，但缺乏智能性。这些计算机无法从以往的错误中学习，在执行某项任务时必须获得精确指令。 深度学习技术涉及到开发人工神经网络，让计算机模拟大脑

Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了 spark-deep-learning

简介 Deeplearning4j是Java的开源，分布式的深学习项目的人Skymind ，一个总部位于旧金山的商业智能和企业软件公司牵头。我们是一个团队的数据科学家，深学专家， Java程序员和半众生机器人。

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通过gensim来实现深度学习算法。 Word2vec: the good, the bad (and the fast) Google发布了一些无监督深度学习算法， PDF ：“Our model

义的类。之后，Yelp又只专注于关于饭店的照片类别。 事实上将照片进行分类，就可以将其当做机器学习中的分类任务，需要开发一个分类器，Yelp首先需要做的就是收集训练数据，在图片分类任务中就是收集很