【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。



请关注专知公众号(扫一扫最下面专知二维码,或者点击上方蓝色专知),

  • 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


完整内容请点击“阅读原文”

登录查看更多
4

相关内容

机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【牛津大学&DeepMind】自监督学习教程,141页ppt
专知会员服务
179+阅读 · 2020年5月29日
深度学习自然语言处理概述,216页ppt,Jindřich Helcl
专知会员服务
212+阅读 · 2020年4月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【ICIP2019教程-NVIDIA】图像到图像转换,附7份PPT下载
专知会员服务
53+阅读 · 2019年11月20日
深度强化学习简介
专知
30+阅读 · 2018年12月3日
【微软亚研130PPT教程】强化学习简介
专知
36+阅读 · 2018年10月26日
八大深度学习最佳实践
AI100
4+阅读 · 2018年1月31日
Arxiv
101+阅读 · 2020年3月4日
Hardness-Aware Deep Metric Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
26+阅读 · 2019年3月5日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
VIP会员
相关VIP内容
相关论文
Arxiv
101+阅读 · 2020年3月4日
Hardness-Aware Deep Metric Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
26+阅读 · 2019年3月5日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员