【NIPS2017】 DeepMind深度学习最佳实践与新技术展望,181页PPT全景展示最近深度学习技术(附下载)

2017 年 12 月 14 日 机器学习研究会 专知内容组(编)

【导读】在NIPS2017上,DeepMind及Google所发布的教程《深度学习实战及趋势》(Deep Learning: Practice and Trends)对最新的深度学习技术及2017年的技术新趋势做了详细总结。这次报告内容主要分为实践和趋势两个部分,其中实践包含最新的卷积网络,循环网络,Attention机制的应用和技巧,趋势部分包括最新的元学习,图结构学习等内容。专知内容组整理出这次报告的全部PPT分享给大家!


▌摘要




深度学习已经成为各种实际应用,研究实验室,工业领域的基本工具。在本教程中,我们将提供一套指导实践方法,帮助新手了解最新和先进的模型, (例如图像,视频,波形,序列,图形)以及复杂的任务(如从一些简单样本中学习,或者生成分子)的应用。


内容主要分为实践和趋势两个部分,其中实践包含最新的卷积网络,循环网络,Attention机制的应用和技巧,趋势部分包括最新的元学习,图结构学习等内容。

每一部分都是从模型的输入输出,结构以及损失函数三部分来介绍。



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  • 后台回复“DLPT” 就可以获取深度学习实战及趋势 pdf下载

  • 注:原PPT181页,专知内容组去除动态页数,现为161页,没有进行删减。

▌演讲者




  • Nando de Freitas 剑桥大学机器学习教授,Deepmind研究科学家主

    https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/


  • ScottReed DeepMind高级研究科学家

    http://www.scottreed.info/


  • Oriol Vinyals Google研究科学家https://research.google.com/pubs/OriolVinyals.html

▌实践部分




  • 深度学习工具箱


  • 卷积网络

        -    卷积基本结构

        -     AlexNet

-      深层卷积的挑战,实践与技巧

-      ResNet,DenseNet,U-Net



转自:专知


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