卷积神经网络（Convolution Neural Network, CNN）在数字图像处理领域取得了巨大的成功，从而掀起了深度学习在自然语言处理领域（Natural Language Processing, NLP）的狂潮。2015年以来，有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷。尽管其中必定有很多 ...
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2016-08-25 23:56:56
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如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe，由于神经网络中有不同的层结构，不同类型的层又有不同的参数，所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结。 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型：CONVOLUTION 例子 blo ...
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2016-07-25 00:15:50
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读者可能还记得本系列博客（二）和（六）中 tf.nn 模块，其中最关心的是 conv2d 这个函数。
首先将博客（二） MNIST 例程中 convolutional.py 关键源码列出：
def model(data, train=False):
"""The Model definition."""
# 2D convolution, with 'SAME' p...
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2016-06-12 02:42:34
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这个是实现卷积的基类。
base_conv_layer.hpp
#ifndef CAFFE_BASE_CONVOLUTION_LAYER_HPP_
#define CAFFE_BASE_CONVOLUTION_LAYER_HPP_
#include
#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/layer.hpp"
#include "caffe...
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2016-06-02 13:58:43
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A guide to convolution arithmetic for deep learning 的原文链接地址：http://pan.baidu.com/s/1pKUd5vP 以下内容是自己的理解和翻译，其中有错误的地方希望大家指正。同时很乐意与大家进行讨论。 未完待续...... ...
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2016-05-15 18:12:50
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http://www.gageet.com/2014/09203.php这个网址已都经把文章翻译好了，这里主要是说两点：
1.Googlenet借鉴了network in network里的多层感知器结构，也就是convolution层的 kernel_size=1，它的好处主要是体现在以下两方面:
a.降维，解决计算瓶颈；
b.提高神经网络的表达能力（多层感知器）。
2.Googlene...
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2016-05-12 13:18:20
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前面看过了CNN的基本结构，经典的模式如下图：
上图经典的CNN模型主要可以概括为三个部分：
convolution层：convolution是将原来的输入向量映射成多个feature map，每个feature map的权重和偏移量都是一样的
sub-sampling层：sub-sampling 层将feature map进一步缩小，可以选择down-...
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2016-05-07 11:04:45
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1.MDnet：learning multi-domain convolution neural networks for visual tracking
MDnet是vot2015的冠军paper，由韩国Postech的Bohyung Han发表,测试了代码，在多个benchMark上的测试结果都比较好，但是速度比较慢，1fps,下面就开始介绍这篇paper的整体思路。
...
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2016-05-06 15:56:29
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How to change the AlexNet into FCNs ? FCNs is a network that only contain convolution layers and no fc layer at all. It's structure can be shown as th ...
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2016-04-22 16:24:03
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（转）3x3 convolution kernels with online demo 3x3 convolution kernels with online demo Which are the most used 3x3 convolution kernels/matrices? Which k
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2016-02-14 07:59:07
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