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深度学习监督优化的入门
Theano/Python Tips
使用逻辑回归分类MNIST数字
模型
定义损失函数
创建LogisticRegression类
学习模型
测试模型
放在一起
使用训练模型进行预测
多层感知器
模型
从逻辑回归到MLP
放在一起
训练MLP的提示和技巧
卷积神经网络(LeNet)
动机
稀疏连接
共享权重
详细信息和符号
卷积运算符
MaxPooling
完整模型:LeNet
放在一起
运行代码
提示和技巧
去噪自动编码器(dA)
自动编码器
去噪自动编码器
放在一起
运行代码
堆叠去噪自动编码器(SdA)
堆叠自动编码器
将它们放在一起
运行代码
提示和技巧
受限玻尔兹曼机器(RBM)
基于能量的模型(EBM)
限制玻尔兹曼机器(RBM)
用RBM抽样
实现
结果
深度信息网络
深度信息网络
调整贪婪层智能预训练
实现
将它们放在一起
运行代码
提示和技巧
混合蒙特卡罗取样
理论
使用Theano实施HMC
测试我们的取样器
参考
带有字嵌入的循环神经网络
摘要
代码 — 引文 — 联系方式
任务
数据集
循环神经网络模型
评估
训练
运行代码
LSTM网络情感分析
摘要
数据
模型
代码 - 引文 - 联系
参考
使用RNN-RBM建模和生成复音音乐的序列
RNN-RBM
实现
结果
如何改进此代码
其它
绘制样本和Filter
参考
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