算法篇 应用篇 深度学习word2vec笔记之基础篇 一．前言 伴随着深度学习的大红大紫，只要是在自己的成果里打上deep learning字样，总会有人去看。深度学习可以称为当今机器学习领域的当之无愧的巨星，也特别得到工业界的青睐。

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

17 日接纳的一个孵化项目，是个分布式深度学习平台。 SINGA 是基于大型数据集训练大型深度学习模块的常规分布式学习平台。SINGA 支持各种流行的深度学习模块，其中的 feed-forward

是最棒的，也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生，接受生物医学信息部的资助。他对机器学习的理论基础和实际应用都非常感

http://www.almosthuman.cn/2016/02/02/bbtsz/ 这是「神经网络和深度学习简史」的第三部分（第一部分，第二部分）。在这一部分，我们将继续了解90年代研究的飞速发展，搞清楚

最新的机器学习技术据称能改变整个行业，让计算机更容易从数据中识别出模式，做出精确预测并在一般意义上更加智能。但不幸的是，掌握这项神奇技术的只有少部分人。 现在人工智能的核心技术是深度学习，它依靠大

Apache Spark 的的深度学习库。MMLSpark 可以与 微软认知工具包 和 OpenCV 完美整合。 微软发现，虽然 SparkML 可以建立可扩展的机器学习平台，绝大多数开发者的精力都耗在了调用底层

大学获得本科，硕士学位。 小编：文本表示随着深度学习这把火也跟着旺了起来，各大会议上论文成出不穷，值得关注。 之前在百度开放研究社区写了篇``深度学习文本的表示''， 现在这篇姑且作为其升级篇吧。

ee35821e6d2a2a58e... 近年来，深度学习在人工智能的多个子领域都取得了显著的进展。在自然语言处理领域，虽然深度学习方法也收到越来越多的关注，在很多任务上也取得了一定效果，但是

cn/2016/01/27/tytne/ 导读：这是《神经网络和深度学习简史》第二部分，这一部分我们会了解BP算法发展之后一些取得迅猛发展的研究，稍后我们会看到深度学习的关键性基础。还没有看过第一部分的读者可以 戳这里

尽管在最近的在线搜索中已经占据高的搜索量，深度学习仍然是一个相对较新的概念。由于在各个不同的领域都获得了巨大的成功，机器学习在研究和生产领域中大量涌现。机器学习是应用深度神经网络技术的一个过程——也就是有着

深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一，相关学习资源包括免费公开教程和工具都极大丰富，同时这也为学习 深度学习技术 的IT人才带来选择上的困扰，Yerevan

深度学习拥有解决大部分机器学习和人工智能领域问题的潜力，可以用来解决诸如语音识别、三维物体识别和自然语言处理等领域的难题。本文介绍了深度学习在解决实际问题中存在的优势与缺点。 当你想进行预测的时候

html 当前人工智能之所以能够引起大家的兴奋和广泛关注，在很大程度上是源于深度学习的研究进展。这项机器学习技术为计算机视觉、语音识别和自然语言 处理带来了巨大的、激动人心的进步，也相应的带来了具体

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。

将算法的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

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。