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RSS订阅原创 reinforcement learning学习
最近研究了下RL，挺有意思的，在这里把心得写下来。学习方式：1，学习 MIT出的这本书《Reinforcement Learning: An Introduction》非常不错的一本书，非常是和RL初学者，所讲概念清晰易懂、深入浅出。关键概念：Reward， Action， Value Function, Markov Decision Process， Q-lear
2015-05-24 18:29:40
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转载 bengio's new book for deep learning
DEEP LEARNINGAn MIT Press book in preparationYoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron CourvilleDraft chapters available for feedback - Version 17/09/2014Please help us make this a great
2014-09-27 17:43:36
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转载 neural network and deep learning (2)
CHAPTER 1Using neural nets to recognize handwritten digitsNeural Networks and Deep Learning(draft contents)What this book is aboutOn the exercises and problemsUsing neural
2014-09-06 22:10:35
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转载 neural network and deep learning (1)
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/about.html
2014-09-06 11:30:45
1292
转载 pylearn2安装
（转：http://blog.csdn.net/lucktroy/article/details/9466369）Pylearn2 是建立在Theano之上的一个机器学习库，可以参考：http://deeplearning.net/software/pylearn2/早前我已经用《Install Theano in Linux without root authorit
2013-12-14 10:21:52
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原创 openssl RSA命令使用
一、创建密钥：创建RSA密钥private_rsa_key.pem，长度为1024： openssl genrsa -out private_rsa_key.pem 1024实际上密钥文件private_rsa_key.pem包含了公钥，故提取公钥pub_rsa_key.pem： openssl rsa -in p
2013-07-09 19:05:17
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原创 关于《on intelligence》和numenta
很久很久以前，在学生时代，在网上无意中翻到一本书《on intelligence》,当时看得热血沸腾（可能和很多看科幻小说的人的感觉差不多）。那时完全只是凭兴趣看完了那本全英文书，来回看了几遍，最终理解书中所阐述的核心思想。这本书主要是在描述一种思想或一种模型，是一个关于智能的模型。我们都知道人的智能行为来自于大脑，更确切的说，源自于由庞大数目的神经元组成的神经网络。（记得一部科普纪录
2013-06-15 23:51:59
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转载 xargs命令详解
转自：http://www.cpplive.com/html/1595.htmlLinux下的xargs命令，从标准输入或者文件读取内容，按照空格或者空行将内容分割成多个参数，然后将这些参数传递给指定命令（默认echo）让其执行一次或者多次，传入的空行被忽略。该命令便于将某个命令在标准输入的执行结果作为另一个命令的执行参数，对于不支持管道操作的命令（如ls、file等）来说是一个福音。
2013-06-08 11:27:52
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原创 监督学习1
监督学习：给定输入值x和输出值y，学习映射关系f. (一个样本包含一个输入值和一个输出值，训练集包含n个训练样本)回归问题：映射关系f的输出值是连续的；分类问题：映射关系f的输出值是离散的；线性回归：通常输入值x是一个向量，也就是有多个维度，线性回归的特点是映射函数是对输入的多个维度的值求加权和。hθ(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x2代价函
2013-05-15 22:14:20
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转载 deep learning 开源库链接
Software linksTheano – CPU/GPU symbolic expression compiler in python (from LISA lab at University of Montreal)Pylearn2 - Pylearn2 is a library designed to make machine learning research e
2013-04-24 10:00:59
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转载 deep learning 研究机构
Deep Learning Research GroupsSome labs and research groups that are actively working on deep learning:University of Toronto - Machine Learning Group (Geoff Hinton, Rich Zemel, Ruslan Sal
2013-04-23 20:31:43
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转载 lighttpd常用配置
Lighttpd配置：lighttpd.conf Lighttpd配置中，关于超时的参数有如下几个（篇幅考虑，只写读超时，写超时参数同理）：主要涉及选项：server.max-keep-alive-idle = 5server.max-read-idle = 60server.read-timeout = 0server.max-conn
2013-03-06 18:02:45
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原创 关于neural network的一些资料
Books/Tutorials 1. Neural Networks - A systematic introduction http://www.inf.fu-berlin.de/inst/ag-ki/rojas_home/pmwiki/pmwiki.php?n=Books.NeuralNetworksBook 2. http://deeplearning.net/ 3. Learn
2012-12-05 19:49:42
901
转载 虚拟化与动态迁移
服务器虚拟化与动态迁移基本概念(转：http://www.ruijie.com.cn/plan/Solution_one.aspx?UNIID=d0f83b6e-c237-4a2d-8389-372ef590143a)服务器虚拟化的基本概念：借助虚拟化软件在一台物理服务器上运行多个操作系统。虚拟化前:每台主机一个操作系统；软件硬件紧密地结合；
2012-08-05 17:10:12
2400
转载 Boosting算法简介(百度搜索研发部官方博客)
Boosting算法简介 (2011-1-18 09:01:20)from: http://stblog.baidu-tech.com/?p=19一、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boost
2012-06-16 17:35:52
750
转载 统计机器学习理论理解(转载)
原文地址：http://yeailin0924.blog.163.com/blog/static/40888318200981111441737/统计机器学习理论 目前机器学习的一个比较热门的方向是统计机器学习（另外一个可能是图模型，按照Jordan的说法是统计机器学习属于频率主义，而图模型属于贝叶斯主 义）， 对于每一个做统计机器学习的研究者来说，他们大致可以分为两类：一
2012-06-16 08:09:48
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原创 关于DBN以及RBM的一些资料汇总
1，经典文章Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y. W. A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation, vol 18, pp. 1527-1554, 2006.Hinton, G. E. To recognize shapes, first learn to
2012-05-27 12:15:04
1499
转载 Restricted Boltzman Machine
Restricted Boltzmann Machine - Short Tutorialfrom:http://imonad.com/rbm/restricted-boltzmann-machine/I have read a lot of papers on RBM and it seems to be difficult to grasp all the implemen
2012-05-27 11:57:13
1855
原创 how to trigger event in program
//如何在代码中触发事件some link <!--function fireEvent(element, eventName) { evt = document.getElementById(element)[eventName]; if (typeof(evt) == "function") { document.getElementById(element)[even
2012-05-24 13:31:38
452
转载 上帝是个程序员
转：http://chengyichao.info/why-god-is-a-programmer-starting-from-power-law-distribution/为什么上帝是个程序员——从幂律分布说开去我不知道上帝抽什么牌子的香烟，但是有一点我敢肯定，那就是他在写 hello world 这个程序的第一个版本时用了不少递归，原因是这样可以节省不少力气。（这个家伙很懒
2012-05-20 17:34:57
1148
DifferentialEquationsandLinearAlgebraGilbertStrang2014.pdf
2019-09-16
空空如也
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