python-machine-learning-book/faq/difference-deep-and-normal-learning.md at master · rasbt/python-machine-learning-bookYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Deep API Learning
Developers often wonder how to implement a certain functionality (e.g., how to parse XML files) using APIs. Obtaining an API usage sequence based on an API-related natural language query is very helpful in this regard. Given a query, existing approaches utilize information retrieval models to search for matching API sequences. These approaches treat queries and APIs as bag-of-words (i.e., keyword
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
実装ディープラーニング
はじパタLT資料です。ディープラーニングのライブラリの使い方が知りたい方は15ページからご覧ください。
Update with 408 recent papers to Deeplearning.University | Memkite
It has been a while (November 2014) since our last update to the deeplearning bibliography at http://deeplearning.university – but underneath is an update with 408 recent papers (late 2014/early 2015). (This update combined with existing papers will be published to deeplearning.university shortly) Best regards, Amund Tveit (twitter.com/atveit – amund@memkite.com) Links to Deep Learning Subtopics
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http://vision.ia.ac.cn/zh/senimar/reports/ConvNet-slide-luohl.pdf
