Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1
Normalizing input
Vanishing/Exploding gradients
deep neural network suffer from these issues. they are huge barrier to training deep neural network.
There is a partial solution to solve the above problem but help a lot which is careful choice how you initialize the weights. 主要目的是使得weight W[l
Weight Initialization for Deep Networks
Ref:
1. Coursera
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1
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Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search譯文
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學習摘要：Methods for interpreting and understanding deep neural networks
原文： Methods for interpreting and understanding deep neural networks 部落格內容： 關於該文章的學習摘要 將論文的關鍵內容進行了翻譯、配圖說明，配合原文閱讀，應該能較好的理解文章內涵 PS：
AlphaGo論文的譯文，用深度神經網路和樹搜尋征服圍棋：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
前言： 圍棋的英文是 the game of Go，標題翻譯為：《用深度神經網路和樹搜尋征服圍棋》。譯者簡介：大三，211，電腦科學與技術專業，平均分92分，專業第一。為了更好地翻譯此文，譯者查看了很多資料。譯者翻譯此論文已盡全力，不足之處希望讀者指出
DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING 論文筆記
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Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Coding
Introduction 神經網路功能強大。但是，其巨大的儲存和計算代價也使得其實用性特別是在移動裝置上的應用受到了很大限制。 所以，本文的目標就是：降低大型神經網路其儲存和計算消耗，使得其可以在移動裝置上得以執行，即要實現 “深度壓縮”。 實現的過程主要有三步：
《mastering the game of GO wtth deep neural networks and tree search》研究解讀
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