从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的： 那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 ? 数据输入层/ Input laye ...
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2017-04-30 20:34:16
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在进行图像处理算法中，往往需要生成图像像素矩阵，这对于C语言来说可以直接用数组表示，但是对于verilog来说便不是那么容易了，硬件描述语言不比软件，它的核心不再算法，而是在于设计思想，加速硬件。在进行图像的滤波算法时，需要生成3x3矩阵，而altera的IP shift_ram 简直就是为矩阵运算 ...
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2017-04-30 15:12:40
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在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章，感觉讲的特别直观明了，我整理了一下。首先介绍原理部分。
通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包...
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2017-04-29 21:07:12
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转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题，趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。 业务问题描述： 淘宝商品 ...
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2017-04-29 20:01:30
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课时14 卷积神经网络详解（上） CNN处理的是一些数据块，在这之间有很多层，一系列的层将输入数据变换为输出数据，所以完成操作的中间量不仅是NN时候讲的那些向量，而是立体结构，有宽，高和深度，在整个计算过程中要保持这些三维特征。这里的深度指的是一个数据体的第三个维度。 工作流程 我们得到一些数据，作 ...
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2017-04-29 10:55:05
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虽然比较久，但是这套架构已经很成熟了，记录一下 一般数据流向，从“数据采集--数据接入--流失计算--数据输出/存储”<ignore_js_op> 1）.数据采集 负责从各节点上实时采集数据，选用cloudera的flume来实现 2）.数据接入 由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，因此添 ...
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2017-04-27 17:53:35
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前言跳过废话，直接看正文文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网...
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2017-04-26 01:26:17
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