-
1、chainer简介 大家可能对Chainer这个词很陌生，但是如果说tensorflow，keras，caffe这些深度学习框架呢？是不是想起什么了，没错，就是你心里想的那样！Chainer诞生于2015年，于2016年转向开源正式进入公众视野，尽管其GitHub代码库非常活跃，但却并没能引起业界的应有重视。可这并不影响该框架的性能，英特尔公司就决定将Chainer作为一种理想的AI工作负载开
-
chainer的安装使用 chainer的起伏 Chainer是一个开源的深度学习框架，完全在NumPy和CuPy Python库的基础上用Python编写。该开发工作由日本风险公司Preferred Networks与IBM，英特尔，微软和Nvidia合作进行。 Chainer 因其早期采用的“ 按运行定义 ”方案以及在大型系统上的性能而著称。第一个版本于 2015 年 6 月发布，此后在日本广
-
基于Python的深度学习 HOME ABOUT ARCHIVE MILESTONE 链接 Chainer 介绍 Chainer 介绍 Posted by 徐志平 on December 14, 2017 Chainer 介绍 这里是 Chainer 教程的第一部分。 在此部分中，您将学习如下内容: 现行框架的优缺点以及我们为什么开发 Chainer 前向以及反向计算的简单的例子 连接的使用以及梯
-
torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺
-
主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
-
Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
-
我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector
-
现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
-
深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
-
Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。
-
你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。