普林斯頓大學計算機科學系教授Sanjeev Arora做了深度學習理論理解探索的報告,包括三個部分:
Why overparametrization and or overprovisioning?
Optimization in deep learning
Theory for Generative Models and Generative Adversarial Nets (GANs)
Sanjeev Arora:印度裔美國理論計算機科學家,他以研究概率可檢驗證明,尤其是PCP定理而聞名。研究興趣包括計算復雜度理論、計算隨機性、概率可檢驗證明等。他于2018年2月被推選為美國國家科學院院士,目前是普林斯頓大學計算機科學系教授。
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
原文標題:【干貨51頁PPT】深度學習理論理解探索
文章出處:【微信號:AItists,微信公眾號:人工智能學家】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
相關推薦
來源:易百納技術社區(qū) 隨著人工智能技術的不斷進步,深度學習成為計算機視覺領域的重要技術。微表情識別作為人類情感分析的一種重要手段,受到了越來越多的關注。本文將介紹基于深度
發(fā)表于 08-14 17:27
?2148次閱讀
就能實現(xiàn)!還請關注我后面的日記。實際上我也是剛剛有時間學習深度學習,我是個純初學者,但面對深度學習里的各種復雜
發(fā)表于 06-04 22:32
理解,但是在其高冷的背后,卻有深遠的應用場景和未來。深度學習是實現(xiàn)機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在于建立、模擬人腦進行分析
發(fā)表于 07-04 16:07
深度學習入門-基于python的理論與實現(xiàn)(2)
發(fā)表于 06-19 11:22
具有深度學習模型的嵌入式系統(tǒng)應用程序帶來了巨大的好處。深度學習嵌入式系統(tǒng)已經改變了各個行業(yè)的企業(yè)和組織。深度
發(fā)表于 10-27 06:34
什么是深度學習為了解釋深度學習,有必要了解神經網絡。神經網絡是一種模擬人腦的神經元和神經網絡的計算模型。作為具體示例,讓我們考慮一個輸入圖像并識別圖像中對象類別的示例。這個例子對應機器
發(fā)表于 02-17 16:56
深度強化學習DRL自提出以來, 已在理論和應用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團隊基于深度強化學習DRL研發(fā)的AlphaG
發(fā)表于 06-29 18:36
?2.8w次閱讀
深度學習入門:基于Python的理論與實現(xiàn)電子書
發(fā)表于 03-10 09:42
?32次下載
覺信息的理解可以被再現(xiàn)甚至超越。借助深度學習,作為機器學習的一部分,可以在應用實例的基礎上學習和訓練復雜的關系。 機器
發(fā)表于 03-12 16:11
?8203次閱讀
數(shù)學和理論細節(jié)。雖然數(shù)學術語有時是必要的,并且可以進一步理解,但這些文章盡可能使用類比和圖像來提供易于理解的信息,包括對深度學習領域的直觀概
發(fā)表于 04-28 16:59
?3647次閱讀
輸出結果,讓AI學會通過特征對數(shù)據(jù)進行判斷。深度學習之所以更加有效,是因為有海量的數(shù)據(jù)輸入、更多層的神經網絡和帶有權重的特征學習機制。這也意味著應用深度
發(fā)表于 01-14 23:34
?892次閱讀
什么是深度學習算法?深度學習算法的應用 深度學習算法被認為是人工智能的核心,它是一種模仿人類大腦
發(fā)表于 08-17 16:03
?2158次閱讀
深度學習框架是什么?深度學習框架有哪些?? 深度學習框架是一種軟件工具,它可以幫助開發(fā)者輕松快速
發(fā)表于 08-17 16:03
?2744次閱讀
的任務,需要使用深度學習框架。 深度學習框架是對深度學習算法和神經網絡模型進行構建、調整和優(yōu)化的
發(fā)表于 08-17 16:10
?1569次閱讀
深度學習框架和深度學習算法教程 深度學習是機器學習領
發(fā)表于 08-17 16:11
?1086次閱讀
評論