来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》作者：王晓刚深度学习发展历史深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪40年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理解决各种机器学习问题。1986年，鲁梅

摘要：最新的《Nature》杂志专门为“人工智能 + 机器人”开辟了一个专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了LeCun、Bengio和Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的上半部分。【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年

转自:http://datartisan.com/article/detail/66.html#rd七步精通Python机器学习开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方向太多时，就更让人两腿发软了。从哪里开始？本文旨在通过七个步骤，使用全部免费的线上资料，帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识，直至成为博学的机

转自：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html神经网络浅讲：从神经元到深度学习神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合

来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》作者：王晓刚深度学习发展历史深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪40年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理解决各种机器学习问题。1986年，鲁梅