深度学习(DeepLearning)第一课

作者/分享人:PaddlePaddle开源团队
PaddlePaddle是一个最早由百度科学家和工程师共同研发发起的并行分布式深度学习平台,兼备易用性、高效性、灵活性和可扩展性,有超过30个产品使用此平台。

深度学习标志着软件工程、大数据及人工智能领域内的重大突破。伪装成Master的AlphaGO连胜人类围棋冠军、人脸识别代替密码支付、多语言间的机器翻译、计算机理解人类的情感,都和深度学习密切相关。 本系列话题将从如下几个方面展开:新手入门、识别数字、图像分类、词向量、情感分析、文本序列标注、机器翻译、个性化推荐、图像自动生成。


作者简介:张睿卿,paddle官方开发组成员,毕业于浙江大学计算机学院。专注于深度学习领域,目前研究方向为对话、图文问答。微博: Rachel____Zhang。

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交流日期
     
01月08日
01月22日
01月23日 20:30
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张文
五分钟看完了 还不大过瘾^_^
PaddlePaddle开源团队: 您对哪些部分感兴趣?我们在后续分享中会详细展开。
张文: 主要是情感分析和商品推荐那块,内容形式的话话关注框架和代码部分
张文: 不小心自己点了个赞……
PaddlePaddle开源团队: http://github.com/paddlepaddle/book 实现方式和示例代码在这里。
谢工
愿意为开源社区PaddlePaddleTechWriter — 教程撰写方向(Tutorial)做点贡献。
陈业明
我是做Fintech领域的,想请教两个问题。 一是在dl这块,如果只是把tensorflow paddle当做近似黑盒的去用,主要基于现有模型做细微修改,产生的作用大概能有多少的效果。 另一个是在Fintech这块,目前看到了有人基于dl做对冲基金,那根据您的判断,在金融领域是否可能有更多的建树。在难以解释性上很多时候很犹豫。
汤其超
此文着重于DL的应用及其paddlepaddle的实现,能不能多讲些paddle paddle这个框架的实现
张文
请教作者一个问题,深度学习看到的案例大部分是在图像处理上,语音识别等方面的。对普通数据类似回归分析的预测,用DL有有优势吗?比如电商某款商品的销量预测
: 作者文中说了,看rnn
做中文序列标注的时候,使用Bi_LSTM+CRF,如何加入已经验证过比较好的人工特征,例如"词的后缀"
Tang
您好,请问可以将传统的图像处理方法与深度学习结合起来使用吗?如果可以,能不能举个例子,比如用于图像分割?谢谢,目前深度学习还未入门,所以有此一问,请作者解答。
程超
目前我在做文本中的热点问题分析,用的是关联分析算法。我们遇到的难点: 1. apriori算法出来的是词组,如何转换成实际的问题。我们目前都是人去看、去定位问题,人工量很大,有什么机器学习的方法吗? 2.除了关联分析算法,还是什么算法建议? 3.我们之后要做长文本,关联分析算法是否合适?有什么算法建议吗?
Sniper
我们都知道深度学习应用在图像、文字处理上有明显优势。但其黑盒特点也让很多公司望而却步-没有一套成熟的已知理论支撑,很难让民众信服。因此想请教作者:您觉得现阶段的DL研究是否足以面向大众量产?
靓汤
对于对抗样本,目前有什么好的解决方法?
马波
为你写诗的第一句诗是seq to seq 用一个或者几个词生成的么?
Paul
大爱!我们也在研究推荐系统,希望能利用这个系统
田小猛
非常好!
tang爱吃鱼
当前很多应用都是监督学习,无监督学习当前有哪些可能的方向取得实质性进展?
董笑含venus
深度学习的基本功都有哪些?
王渊命
请教一个问题,深度学习在写诗,图像生成,新闻编写等领域都有应用,是否在音乐创作领域也有相关应用?现在大约到什么水平?能否推荐些相关论文?
杨珍琪
我有一些宏观上的问题,诸多机器学习算法中,什么场景深度学习适用,什么时候不适用;这是一个,第二个什么时候适用现在已有的框架,什么时候自研算法;第三,你们是否基于GPU优化算法和程序
喜之郎
paddlepaddle和google 的tf 比优势有哪些?
水中月明
我在这块一个完全的新手,现在是前端,目前在看线性代数和python. 自己是做好花很长时间入门的准备,但是对具体的学习路线,不知道有什么好的建议。另外是先学好python然后就尝试基于框架来入手,还是打好基础学好线代,统计学,然后在看看神经网络相关知识。谢谢啦
懒猫
聊天内容有限,希望题主可以推荐几个作者或教授的论文和学习资料,能理出一个人新手到进阶的学习路线。
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