迁移学习方法深度学习教学资料

近十年,深度学习成为人工智能和机器学习这顶皇冠上的明珠,在声学、图像和自然语言处理领域展示了顶尖的性能。深度学习提取数据底层复杂模式的表达能力广受认可。但是,现实世界中普遍存在的图却是个难点,图表示对

迁移排序学习是信息检索领域中一个重要的研究方向，它利用带标签的源域数据来解决没有标签目标域数据的排序问题。已有的迁移排序学习方法并没有直接解决源域与目标域的数据分布不一致的问题。因此，提出了一个双循环

深度学习中，迁移学习与预训练模型的研究备受关注。首先，预训练模型在计算机视觉领域的应用较早，这源于图像任务可能遇到数据量匮乏的问题。在神经网络中，直接在某一任务上进行训练容易导致过拟合，因此人们倾向于

围绕深度学习技术整理一个系列文章，全面覆 盖与其相关的各项知识点。

本书作者俞栋、邓力均是该领域的著名专家，他们是深度学习在应用领域取得突破性进展的推动者与实践者，他们在书中分享的研究成果一定程度上代表了本领域最新的研究进展；译者俞凯、钱彦旻也是本领域的资深专家，并有

适合学习深度学习并且选择tensorflow的初学者学习的资料。

你将学习实施、培训和调试自己的神经网络,详细了解计算机视觉的尖端研究。最后的任务将包括训练数百万参数最大卷积神经网络应用在图像分类数据集(ImageNet)。如何设置图像识别的问题,学习算法(如反向传

深度学习资料包，包括凸优化，优化算法，矩阵病态问题参考资料，适合深度学习相关人员参考

包含深度学习的基本理论与方法及教程，有相关讲义与学习笔记。

Deep learning primer